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由redis開發
這是一個基於阿里巴巴NLP/gte-modernbert-base微調的sentence-transformers模型,用於語義文本相似度計算,實現語義緩存功能。
下載量 2,138
發布時間 : 3/21/2025

模型概述

該模型將句子和段落映射到768維稠密向量空間,可用於語義文本相似度計算,以實現語義緩存功能。

模型特點

高維語義嵌入
將文本映射到768維稠密向量空間,捕捉深層語義信息
長文本支持
最大支持8192個token的序列長度,適合處理長文本
高性能相似度計算
基於餘弦相似度的高效文本相似度計算

模型能力

語義文本相似度計算
文本嵌入生成
語義緩存支持

使用案例

語義緩存
問答系統緩存
通過語義相似度匹配緩存相似問題,減少重複計算
提高系統響應速度,降低計算成本
內容去重
識別語義相似的內容,實現高效去重
提高內容管理效率
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