# 384維向量

這是sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2的ONNX移植版本，用於生成文本嵌入。

這是一個基於sentence-transformers的模型，專門針對澳大利亞法律文本進行優化，能將句子和段落映射到384維向量空間，適用於法律領域的語義搜索和聚類任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維的密集向量空間，適用於句子相似度計算、語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維向量空間，用於句子相似度計算和語義搜索任務。

這是一個多語言句子轉換器模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維的向量空間，適用於句子相似度計算和語義搜索等任務。

這是一個用於法語的密集單向量雙編碼器模型，可用於語義搜索。該模型將查詢和段落映射到384維密集向量，通過餘弦相似度計算相關性。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能將句子和段落映射到384維的密集向量空間，可用於聚類或語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的句子嵌入模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

E5-small的無監督版本，通過弱監督對比預訓練生成文本嵌入，適用於文本相似度計算等任務

這是一個基於MiniLM架構的句子嵌入模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和句子相似度計算等任務。

這是一個基於sentence-transformers的句子相似度模型，能夠將句子和段落映射到384維的向量空間，適用於聚類和語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維的稠密向量空間，適用於句子相似度計算和語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維的密集向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的句子相似度模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

這是一個基於MiniLM架構的句子嵌入模型，能將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

基於MiniLM架構的輕量級句子嵌入模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維的密集向量空間，適用於聚類和語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將句子和段落映射到384維的密集向量空間，適用於句子相似度計算、語義搜索等任務。

這是一個基於sentence-transformers的模型，可將句子和段落映射到384維的密集向量空間，適用於語義搜索、聚類等任務。