# 語義檢索優化

FRIDA是基於T5去噪架構思想進行全參數微調的通用文本嵌入模型，支持俄語和英語文本處理。

Giga Embeddings Instruct 是一個高性能的嵌入模型，專注於文本分類和檢索任務，在多個基準測試中表現出色。

cde-small-v1 是一個基於 transformer 架構的小型句子嵌入模型，在多個文本分類、聚類和檢索任務上表現出色。

Stella 400M 是一箇中等規模的英語文本處理模型，專注於分類和信息檢索任務。

NV-Embed-v2 是一個基於 sentence-transformers 的嵌入模型，在多個 MTEB 基準測試中表現出色，適用於多種自然語言處理任務。

Salesforce開發的通用文本嵌入模型，在多種NLP任務上表現優異

專為俄語設計的句子嵌入提取模型，可將句子和段落映射到768維稠密向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。

bge_micro 是一個專注於句子相似度計算的輕量級模型，適用於多種自然語言處理任務。

E5-base 是一個通用的文本嵌入模型，適用於多種自然語言處理任務，如分類、檢索、聚類和語義相似度計算。

Instructor是一種通過指令微調的文本嵌入模型，能夠根據任意任務和領域生成定製化的文本嵌入向量，無需額外微調。

通過同態投影蒸餾壓縮語義檢索的句子表示模型，僅含2300萬參數，模型大小87MB

基於BERT架構的多語言句子編碼器，支持15種語言的句子嵌入和相似度計算，是原始LaBSE模型的蒸餾版本。