Sentence Transformers (SBERT)

Sentence Transformers（也被称为 SBERT）是一个用于创建和使用先进的文本和图像 Embedding 模型的 Python 框架。它提供了计算句子、段落和图像的向量表示的方法。这些 Embedding 向量可以用于语义搜索、聚类、语义文本相似性（STS）和情感分析等任务。

该框架提供了对 HuggingFace 上 5,000 多个预训练模型的访问权限，包括许多来自 MTEB 排行榜的最新模型。用户可以直接使用这些预训练模型，或者针对特定任务进行微调。Sentence Transformers 还支持训练定制模型，允许开发者为他们特定的用例创建定制化的解决方案。由 UKPLab 创建并由 HuggingFace 维护的 Sentence Transformers 提供了用户友好的界面，用于生成 Embedding 向量并使用 Sentence Transformer 和 Cross-Encoder 模型计算相似性分数。

Sentence Transformer GitHub 仓库

使用 Sentence Transformers 和 Zilliz Cloud 为高级自然语言处理任务提供了强大的解决方案。Sentence Transformers 为文本数据生成高质量的 Embedding 向量，捕捉细微的语义关系。Zilliz Cloud 凭借其强大的向量数据库能力，提供了一种高效存储、管理和查询这些向量数据的方法。

这种组合允许开发者构建复杂的 NLP 应用程序，如 RAG、推荐系统和聊天机器人。通过利用 Zilliz Cloud 的高性能向量相似性搜索能力和 Sentence Transformers 准确的文本表示，用户可以创建更智能、更具上下文感知的语言处理系统。

最佳上手方法就是参考手把手教学的指南。本指南介绍如何使用 SentenceTransformers 和 Zilliz Cloud 搭建电影搜索系统：

与 SentenceTransformers 集成搭建电影搜索系统

更多资源

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