# 高維嵌入

Jina Embeddings v4 是一款專為多模態和多語言檢索設計的通用嵌入模型，特別適用於複雜文檔的檢索，包括包含圖表、表格和插圖的視覺豐富文檔。

KURE-v1是專為韓語文本檢索優化的嵌入模型，基於BAAI/bge-m3微調，在韓語檢索任務中表現出色。

基於CLIP ViT-B/32架構的ONNX移植版本，適用於圖像分類和相似性搜索任務。

這是一個基於sentence-transformers的句子編碼器模型，能夠將句子和段落映射到1024維的密集向量空間，適用於語義搜索和聚類等任務。

預訓練的雙向編碼器，適用於俄語文本處理，基於大規模社交數據和維基百科訓練

基於自監督DINO方法訓練的Vision Transformer（ViT）圖像特徵模型，適用於圖像分類和特徵提取任務。

這是一個基於sentence-transformers的句子相似度模型，可將句子和段落映射到768維向量空間，適用於聚類和語義搜索任務。

基於MPNet架構的句子嵌入模型，可將文本映射到768維向量空間，適用於語義搜索和文本相似度任務

SBERT-large-nli-v2 是一個基於BERT的大型句子轉換器模型，專門用於句子相似度計算和特徵提取。