EmbeddingGemma 2 Typed Decisions
mrm8488 · 工具包
一个 272M 的模型,由 EmbeddingGemma 2 微调而来,读取工作流的状态和一份问题模式,并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。
写代码、审代码用的提示词、编程智能体任务说明和工具包,花更少的 Token。
mrm8488 · 工具包
一个 272M 的模型,由 EmbeddingGemma 2 微调而来,读取工作流的状态和一份问题模式,并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。
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。
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。
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。
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。
litert-community · 工具包
为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。
MineAITechnology · 工具包
用一个从零训练的 57.8M 小型嵌入模型,给两段简短英文在含义上的接近程度打分,是一项早期实验,适合研究或对比嵌入训练的人,不适合用于生产搜索。
laion · 工具包
LAION 的 340M 参数音频文本模型,把声音和英文文本放进同一个嵌入空间,用于零样本音频分类、音频文本检索和通用音频嵌入。
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。
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。
gradium · 工具包
为 Phonon S 文字转语音模型提供 102 个现成的声音,涵盖英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语,每个都是可直接加载的小型嵌入文件,不需要克隆。
Cactus-Compute · 工具包
Cactus Compute 的小型设备端模型,用于工具调用、结构化提取和文本嵌入,通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。
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。
Cactus-Compute · 工具包
转写七种语言的语音,给出单词时间戳和语音嵌入,模型只有 16.9 MB。一段简短的 Python 脚本就能运行,适合给应用加入语音功能的开发者。
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。
webml-community · 工具包
一个浏览器页面,用 ONNX 版的 EmbeddingGemma 模型,把文本嵌入画在 3D 视图里。适合想看嵌入之间关系的开发者和学习者。
Caspivs · 工具包
在浏览器里为文档排序、跨语言比较句子,并用文字搜索你自己的图片,你输入或上传的内容不会离开你的设备。适合探索嵌入的人。
一个 n8n 工作流,监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面,把文字切成片段,用 OpenAI 嵌入模型变成向量,再存进 Supabase 表。
一个 n8n 工作流,监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面,把文字切成片段,用 Gemini 嵌入模型变成向量,再存进 Pinecone 索引。
一个 n8n 工作流,回答关于 GitHub REST API 的问题。它下载 GitHub 的 OpenAPI 描述,以 OpenAI 嵌入向量的形式存进 Pinecone,并让 AI Agent 在聊天窗口里搜索它。