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    文本嵌入

    SBERT
    SBERT

    Sentence Transformers是一个基于BERT的多语言句子和图像嵌入框架,可以计算句子、段落和图片的密集向量表示,实现了各种任务的最先进性能。

    Gemini Embedding 文本嵌入模型
    Gemini Embedding 文本嵌入模型

    Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。

    Trieve Vector Inference
    Trieve Vector Inference

    Trieve Vector Inference是一个本地矢量推理解决方案,旨在解决文本嵌入服务的高延迟和高限制率问题。它允许用户在自己的云中托管专用的嵌入服务器,以实现更快的文本嵌入推理。该产品通过提供高性能的本地推理服务,帮助企业减少对外部服务的依赖,提高数据处理速度和效率。

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