# 高精度向量化

Qwen3-Embedding-8B的GPTQ量化版本，顯著降低顯存需求同時保持高性能

這是一個經過微調的sentence-transformers模型，專為金融文檔檢索任務優化，同時保持通用性能。

XYZ-embedding-zh 是一個基於 sentence-transformers 的中文嵌入模型，能夠將句子和段落映射到1792維的密集向量空間，適用於聚類和語義搜索等任務。

這是一個基於阿里巴巴NLP/gte-modernbert-base微調的句子轉換器模型，專門用於醫療領域的語義文本相似度計算，支持語義緩存功能。

這是一個從Alibaba-NLP/gte-multilingual-base微調而來的句子轉換器模型，專為法律和行政文本的語義相似度任務優化，支持多語言處理。

bge-m3嵌入模型的GGUF量化版本，適用於高效的文本嵌入任務

mxbai-embed-large-v1是基於BERT-large架構的句子嵌入模型，使用AnglE損失函數訓練，支持英語文本嵌入，提供多種量化版本以適應不同需求。

基於sentence-transformers的定製信息檢索模型，針對工程文檔優化，用於設計階段識別相關文檔

基於CoSENT（餘弦句子）模型的中文句子嵌入模型，將句子映射到768維稠密向量空間，可用於句子嵌入、文本匹配或語義搜索等任務。