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开源的模型

• 通用领域模型

  • all-MiniLM-L6-v2，Sentence-Transformers的高效轻量级模型。在许多通用任务上表现优异，适用于快速验证和轻量级应用；384维度，速度快，资源消耗低。

  • all-mpnet-base-v2，Sentence-Transformers 的模型，比 MiniLM 更大更强，提供更好的精度；768维度，精度高，速度比 MiniLM 慢，但仍是平衡性能与效率的优选。

  • BGE (BAAI General Embedding) 系列，是当前中文和英文任务上表现最出色的开源模型系列之一，非常适用于生产环境。
    代表模型：
    BGE-large-en-v1.5 / BGE-base-en-v1.5，英文SOTA模型。
    BGE-large-zh-v1.5 / BGE-base-zh-v1.5，中文SOTA模型。

  • BGE-M3：最新推出的模型，支持多语言、多粒度、多功能（检索、稀疏、多向量），非常强大。

  • E5 系列，性能顶尖
    代表模型：E5-large-v2, E5-base-v2, multilingual-e5-large（多语言）

 

• 多语言模型

  • paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
    Sentence-Transformers 的多语言版本，支持50多种语言。如果文档包含多种语言，这是一个很好的选择。
    维度：384维

  • multilingual-e5-large
    E5 的多语言版本，支持100多种语言，性能非常强劲。

  • BGE-M3，支持多语言，并且功能更多。
     

• 领域特定模型

  • ClinicalBERT / BioBERT：适用于生物医学、临床文档领域。

  • LegalBERT：适用于法律文档领域。

  • CodeBERT：适用于编程代码检索。

  • GTE（General Text Embeddings）：由阿里云达摩院推出，有 base 和 large 版本，在通用文本嵌入任务上表现良好。

 

开源模型下载地址

Hugging Face 模型库地址：

1. all-MiniLM-L6-v2

2. all-mpnet-base-v2

3. BGE (BAAI General Embedding) 系列
   BGE-large-en-v1.5 (英文, 大型)
   BGE-base-en-v1.5 (英文, 基础)
   BGE-large-zh-v1.5 (中文, 大型)
   BGE-base-zh-v1.5 (中文, 基础)
   BGE-M3 (最新多语言多功能模型)

 

词嵌入模型的使用

• 方法1，使用 sentence-transformers 库
  • 专为 sentence embeddings 设计的，封装了所有细节，使用非常简单。
  • 安装 pip install sentence-transformers
  • 使用方式

from sentence_transformers import SentenceTransformer# 选择模型名称
model_name = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" # 或者 "BAAI/bge-large-zh-v1.5"# 加载模型（首次运行会自动下载）
model = SentenceTransformer(model_name)# 生成嵌入向量
sentences = ["这是一个示例句子。", "这是另一个句子。"]  # or text_splitter分割的文本片段
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape) # 输出 (2, 384) 2行 384列

 

• 方法2，使用 Hugging Face的 transformers 库
  • 安装 ，pip install transformers
  • 使用模型

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch  # pip install torch, 即pytorch
from torch.nn.functional import normalize  # 归一化# 选择模型名称
model_name = "BAAI/bge-large-zh-v1.5"# 加载分词器（首次运行会自动下载）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 加载模型
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)# 处理输入并生成嵌入向量
sentences = ["这是一个示例句子。", "这是另一个句子。"]# 对输入进行分词
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')# 计算嵌入
with torch.no_grad():model_output = model(**encoded_input)# 对 token embeddings 进行均值池化（Mean Pooling）来得到 sentence embeddingsentence_embeddings = model_output[0][:, 0]# 或者更标准的均值池化方法：# attention_mask = encoded_input['attention_mask']# sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, attention_mask)# 对 embeddings 进行归一化（BGE 等模型推荐）
sentence_embeddings = normalize(sentence_embeddings, p=2, dim=1)
print(sentence_embeddings.shape)

如果无法连接huggingface的官网，可以提前下载模型，并使用。