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。