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voyage-4-nano

MongoDB · 工具包

来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型，用于语义搜索和检索，向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

SlideOn

lightonai · 工具包

LightOn 推出的英语稀疏检索模型，把查询和文档变成稀疏向量，用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。

UltraBERT-380M

dmis-lab · 工具包

预测英文文本中被遮盖的词，并提供一个上下文长度 32K 的预训练编码器，可微调用于分类或检索。这是 dmis-lab 的填空模型，适合机器学习工程师和研究人员。

nomic-embed-text-v1.5

nomic-ai · 工具包

把英文文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类和分类，向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。

Question Answering from PDFs

ThePixOne · 工具包

一个用检索模型和 SQuAD2 阅读模型，根据 PDF 文件回答问题的 Gradio 应用，附带两份示例 PDF。适合想在浏览器里试用文档问答的人。

BLIP

Salesforce · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Salesforce 的 BLIP 视觉与语言模型，仓库里有图像描述、检索和问答的训练脚本。适合处理图像和文字的研究者和开发者。

Image_Retrieval

leopoldmaillard · 工具包

在一个小型度假照片集里找出与查询图片相似的图片，带有名为 naive、bovw 和 cnn 的三种已保存方法。适合学习图像检索的学生和开发者。

Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量，用于搜索、检索、分类和聚类，向量大小可调，还支持任务指令，适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

harrier-oss-v1-0.6b

microsoft · 工具包

把多种语言的文字变成数字向量，用于搜索、聚类和相似度匹配，是微软的 0.6B 嵌入模型，适合构建检索和排序工具的开发者。

Qwen3-Reranker-0.6B

Qwen · 工具包

为每个段落回答查询的程度打分，把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型，适合搭建搜索的开发者。

embeddinggemma-2-GGUF

unsloth · 工具包

把文字变成 768 维向量，用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。

bge-reranker-v2-m3

BAAI · 工具包

判断一段文字对查询的回答程度，用来给搜索结果重新排序，支持多种语言。输入问题和文档，返回一个相关性分数。适合构建搜索和检索流程的人。

Qwen3-Embedding-8B

Qwen · 工具包

把文本变成向量，用于搜索、代码检索、分类和聚类，支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型，向量大小可调，还支持任务指令。

KURE-Sparse-nano

nlpai-lab · 工具包

一个紧凑的韩英稀疏检索模型，把查询和文档变成稀疏向量，用于倒排索引搜索，适合做韩语搜索的团队。

Qwen3-Embedding-0.6B

Qwen · 工具包

把文字转成数字向量，用于搜索、检索、分类和聚类，支持 100 多种语言，包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。

bge-m3

BAAI · 工具包

把 100 多种语言的文字转成向量用于搜索，从短句到 8192 词元的文档都行。一个模型同时支持稠密、多向量和稀疏检索。由 BAAI 发布。

all-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers · 工具包

把句子和短段落变成 384 维向量，用于语义搜索、聚类和句子相似度。适合构建英文搜索或检索功能的开发者。

embeddinggemma-2

google · 工具包

Google DeepMind 的开源嵌入模型，把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间，可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。

ColPali and Vespa Visual Retrieval

vespa-engine · 工具包

演示基于 ColPali 模型和 Vespa 的视觉检索，是一个可在线打开或在自己电脑上运行的 Gradio 应用。适合搜索开发者和研究者。

Autism RAG

Shriharshan · 工具包

一个关于自闭症的聊天机器人，它在已存储的向量数据库里找出相关段落，再交给小型语言模型来回答。适合研究检索式对话的开发者和学生。