AI 智能体技能、规则与提示词工具包

mmBERT-base

jhu-clsp · 工具包

能读取并编码 1,800 多种语言的文本，用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。

Yalda Embedding

Yaldat · 工具包

把波斯语文本转成 1,024 维的嵌入向量，用于语义搜索和检索。适合需要把波斯语问题匹配到正确段落的开发者。

bge-small-en-v1.5-GGUF

unsloth · 工具包

把英文文本变成嵌入向量，用于搜索和检索，是一个 33.2M 参数的小型 GGUF 文件。适合在普通硬件上构建搜索或检索应用的开发者。

spkrec-ecapa-voxceleb

speechbrain · 工具包

用 SpeechBrain 里的 ECAPA-TDNN 模型判断两段录音是否来自同一个说话人，也可以输出说话人嵌入。适合开发者和语音研究人员。

nomic-embed-text-v1.5-GGUF

nomic-ai · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量，使用紧凑的 GGUF 文件，适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。

BERTimbau Base

neuralmind · 工具包

一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型，能补全被遮住的词，也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。

t5-v1_1-xxl-encoder-gguf

city96 · 工具包

Google T5 v1.1 XXL 文本编码器的 GGUF 转换版，用于在 llama.cpp 里生成文本嵌入，或通过 ComfyUI-GGUF 为图像生成模型提供输入。适合开发者和图像生成用户。

V-JEPA 2

facebook · 工具包

把视频和图片转成嵌入向量，用于视频分类、检索，或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造，适合处理视频的开发者和研究人员。

MERT-v2-FullSong

m-a-p · 工具包

一个音乐编码器，把 30 到 360 秒的整首歌转成帧级或整段级的数值特征。适合处理冻结嵌入的音乐 AI 研究者和开发者。

CLAP2-L

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。

Needle 3

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。

Whistle

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。

Car Part Classification 汽车零件分类

Detomo · 工具包

Detomo 做的 Streamlit 应用，用来从图片里识别汽车零件，仓库里有 ONNX 模型和保存的嵌入向量。适合探索图像分类的人。

Semantic Galaxy

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。

Colpali

rayyan0 · 工具包

vidore ColPali v1.3 模型的 Gradio 演示，自带一个存好的页面嵌入文件。适合想在浏览器里试用视觉文档检索的开发者和研究者，在 Hugging Face 上运行。

MONET Retrieval

jasperai · 工具包

一个来自 jasperai 的 Gradio 应用，用 DINOv2、CLIP 或 SSCD 嵌入，从上传的图像或标题关键词里找出 MONET 数据集中最接近的结果。

EmbeddingGemma 2 in the Browser

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。

Artwork Personalization Demo

avantiwhenever · 工具包

演示如何用 CLIP 图像嵌入而不是观看记录，来挑选每个片名展示哪张海报。这是一个静态的浏览器演示，灵感来自 Netflix 公开的工程文章，与 Netflix 无关联。

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。

一个 n8n 工作流，在聊天窗口里推荐电影。它用 OpenAI 嵌入向量把你的电影 CSV 载入 Qdrant，再由一个 AI Agent 要来三部接近你喜欢的、远离你不喜欢的电影。

一个 n8n 工作流，下载德州税法，把各条法条用 Mistral 做嵌入存进 Qdrant，再加一个聊天窗口。OpenAI Agent 从最接近的法条里作答，也能按名称取出某一条或某一章。

一个 n8n 工作流：把 Google Drive 里的季度财报 PDF 用 Gemini 嵌入后载入 Pinecone 索引，再由一个 OpenAI 智能体在索引里检索，写出一份关于最近三个季度的报告，并追加到一份 Google 文档里。

一个 n8n 工作流：读取 Supabase 存储桶里的 PDF 和文本文件，把文字作为 OpenAI 向量存进 Supabase 的表，再给你一个能据此回答的聊天智能体。

一个 n8n 工作流：读取一份 Google 文档，用 OpenAI 把文字变成向量，存进 Pinecone 索引，之后就能按含义搜索这份文档。点一下就开始运行。