# 高精度ベクトル化

Qwen3-Embedding-8BのGPTQ量子化バージョンで、VRAM要件を大幅に削減しながら高性能を維持します。

これは金融文書検索タスク向けに最適化されたsentence-transformersモデルで、汎用性能も保持しています。

これはアリババNLP/gte-modernbert-baseをファインチューニングした文変換モデルで、医療分野のセマンティックテキスト類似度計算に特化しており、セマンティックキャッシュ機能をサポートしています。

これはAlibaba-NLP/gte-multilingual-baseからファインチューニングされた文変換モデルで、法律および行政文書の意味的類似性タスクに最適化されており、多言語処理をサポートしています。

bge-m3埋め込みモデルのGGUF量子化バージョン、効率的なテキスト埋め込みタスクに適しています

mxbai-embed-large-v1はBERT-largeアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、AnglE損失関数を使用してトレーニングされ、英語テキスト埋め込みをサポートし、さまざまなニーズに対応するための複数の量子化バージョンを提供します。

sentence-transformersベースのカスタム情報検索モデルで、エンジニアリングドキュメント向けに最適化され、設計段階での関連ドキュメント識別に使用

CoSENT（コサイン文章）モデルに基づく中国語文埋め込みモデルで、文章を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、文埋め込み、テキストマッチング、または意味検索などのタスクに使用できます。