Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу
Компактная англоязычная модель статических эмбеддингов для быстрого семантического поиска, сравнения и ранжирования текстов.
Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · поиск похожих предложений и фрагментов · ранжирование результатов поиска по релевантности
Компактная мультиязычная модель Jina AI создаёт текстовые эмбеддинги для поиска, сравнения, кластеризации и классификации.
Подходит для: семантический поиск по документам · поиск релевантных документов по запросу · сравнение смысловой близости текстов
Англоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для получения инструкционно-управляемых текстовых эмбеддингов и семантического поиска.
Подходит для: создание эмбеддингов для семантического поиска · поиск документов по текстовому запросу · сопоставление запросов и документов по смыслу
Англоязычная BERT-модель эмбеддингов для семантического поиска по документации Data Science и машинного обучения в RAG-системах.
Подходит для: поиск ответов о кросс-валидации в документации команды · поиск описаний метрик машинного обучения · поиск инструкций по развёртыванию моделей и MLOps
Малайскоязычная модель на базе Llama 2 для извлечения признаков и построения текстовых эмбеддингов.
Подходит для: получение эмбеддингов малайскоязычных документов · семантический поиск по текстовой коллекции · поиск похожих текстов
Англоязычная BERT-модель Mixedbread AI для получения эмбеддингов предложений с адаптивной глубиной и размером вектора.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений · сравнение смысловой близости текстовых фрагментов
Англоязычная BERT-модель BAAI преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, извлечения документов и других задач retrieval augmentation.
Подходит для: поиск документов по короткому запросу · семантический поиск в базе знаний · извлечение релевантных фрагментов для RAG
Компактная англоязычная BERT-модель MongoDB Research создаёт текстовые эмбеддинги для классификации, кластеризации и оценки сходства предложений.
Подходит для: классификация текстов по эмбеддингам · кластеризация похожих предложений и документов · поиск семантически похожих предложений
Быстрая компактная модель статических эмбеддингов для семантического поиска, сравнения и ранжирования преимущественно англоязычных текстов.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск похожих предложений и абзацев · ранжирование текстов по смысловому соответствию запросу
Англоязычная модель IBM на базе ModernBERT, которая создаёт векторные представления текста для семантического поиска, извлечения информации и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных passages по запросу · извлечение информации из длинных документов
Модель Salesforce Research преобразует английские тексты в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения сходства.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений · ранжирование текстов по смысловой близости
Компактная Model2Vec-модель создаёт 768-мерные текстовые эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение сходства предложений
Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.
Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers
Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.
Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации
Компактная BERT-модель создаёт эмбеддинги для семантического поиска по структурированным статистическим метаданным.
Подходит для: поиск статистических показателей по текстовому запросу · ранжирование описаний наборов данных по релевантности · поиск метаданных при различном порядке полей
Модель Sentence Transformers кодирует предложения и короткие абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение смысловой близости двух текстов
Многоязычная модель embaas преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстовых фрагментов
Многоязычная модель Microsoft на 27 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов, используемых в поиске, сравнении и организации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных passages по запросу · измерение смыслового сходства предложений
Модель преобразует предложения и абзацы в 1024-мерные эмбеддинги для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · сравнение смысловой близости двух предложений · кластеризация абзацев по тематике
Многоязычная модель эмбеддингов для семантического поиска по структурированным статистическим метаданным с устойчивостью к изменению порядка полей.
Подходит для: Семантический поиск статистических показателей по текстовому запросу · Подбор наборов данных по описаниям их полей и метаданных · Поиск показателей при изменённом порядке полей в записи
Компактная многоязычная embedding-модель для семантического поиска, сравнения текстов и извлечения документов в RAG-системах.
Подходит для: семантический поиск по документам и статьям · поиск документов по естественно-языковому запросу · извлечение релевантных фрагментов для RAG и ответов на вопросы
8-битная MLX-модель семейства Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска.
Подходит для: создание эмбеддингов запросов и документов · семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений и документов
Компактная англоязычная модель Sentence Transformers, превращающая предложения и короткие абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по документам · сравнение сходства двух предложений · кластеризация коротких текстов