# 检索优化

IBM Granite团队开发的多语言嵌入模型量化版本，支持17种语言的文本嵌入任务，适用于检索和信息提取等场景。

Speed Embedding 7B Instruct 是一个基于 Transformer 架构的大规模语言模型，专注于文本嵌入和分类任务，在多个基准测试中表现出色。

NoInstruct小型嵌入模型v0是一种改进的嵌入模型，专注于提升检索任务性能，同时保持对任意指令编码的独立性。

Fio系列日语嵌入模型的首个版本，基于BERT架构，专注于日语文本的相似度和特征提取任务

这是intfloat/multilingual-e5-large模型的词汇表剪枝版本，仅保留俄语和英语词元，保持了原版模型的性能表现。

E5-small 是一个小型句子转换器模型，专注于句子相似度和文本嵌入任务，在多个分类和检索任务上表现良好。