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sentence-transformers 是一个极为强大的 Python 库，用于将文本转换成向量（embeddings），广泛应用于语义搜索、文本相似度、问答系统、向量数据库（如 Qdrant）等场景。

本篇将手把手教你完成以下内容：

• ✅ 安装 Sentence-Transformers（含依赖环境说明）

• 🔍 模型选择与加载

• 🧪 简单向量测试（含维度与余弦相似度）

• 🧠 模型适配建议（结合 Qdrant 等向量库）

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✅ 一、环境准备与安装说明

如果你已经有一个 Python 项目环境，推荐在 虚拟环境 中安装：

pip install sentence-transformers

安装说明：

• 自动依赖安装：它会自动安装 transformers、torch、scikit-learn 等依赖。

• ✅ 不需要 GPU 也可以正常使用（默认使用 CPU）。

• 建议使用 Python 3.8–3.11 版本（3.13 有些库还不完全支持）。

• 模型会自动下载哦

📌 你可以通过以下方式检查安装结果：

pip list | grep sentence-transformers

或在 Python 交互环境中测试导入：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

运行一段向量化文本的代码会自动下载模型，如下图：

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🔍 二、加载模型并生成文本向量

from sentence_transformers import SentenceTransformermodel = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')# 示例文本
sentence1 = "Tokyo is the capital of Japan."
sentence2 = "Kyoto used to be Japan's capital."# 向量化
vec1 = model.encode(sentence1)
vec2 = model.encode(sentence2)print("向量维度：", len(vec1))
print("前五维：", vec1[:5])

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🧪 三、计算余弦相似度（文本语义相似度）

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as npsimilarity = cosine_similarity([vec1], [vec2])
print("句子相似度（cosine）：", similarity[0][0])

🔢 输出是一个 0.0~1.0 之间的值，越接近 1 表示语义越相似。

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🧠 四、推荐模型列表（不同任务适配）

模型名称	支持语言	维度	适合场景
paraphrase-MiniLM-L6-v2	英文	384	快速语义相似度、推荐
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2	多语种	384	多语言文本搜索（推荐！）
all-mpnet-base-v2	英文	768	高精度检索（稍慢）
e5-small-v2 / e5-base-v2	英文	384 / 768	搜索引擎优化

如果你和 Qdrant 搭配使用，建议选用 384 维模型，如 MiniLM 系列，更省空间、速度更快。

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🎯 Bonus：批量编码文本

sentences = ["I love Python.", "Python is great for machine learning.", "Tokyo is in Japan."]
vectors = model.encode(sentences)print("共编码 %d 条文本，每条向量维度：%d" % (len(vectors), len(vectors[0])))

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🚀 实战建议（结合 Qdrant 等向量数据库）

• 使用 sentence-transformers 将文本向量化后可存入 Qdrant、FAISS、Milvus 等数据库；

• 建议统一模型后再建立数据库索引，避免向量维度不一致；

• 可配合 score_threshold 设置查询置信度；

• 若部署在服务器端，可将模型持久化加载，加快响应速度。

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📌 总结

项目	内容
安装命令	pip install sentence-transformers
最常用模型	paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2（多语言，384维）
相似度计算	使用 cosine_similarity()
搭配推荐	向量数据库（Qdrant、FAISS）、语义检索、名称匹配系统等