language: zh license: apache-2.0 library_name: sentence-transformers tags:

• sentence-transformers
• feature-extraction
• sentence-similarity
• transformers
• 钻井工程 datasets:
• 油气工程文档
• 钻井工程手册
• 钻井报告
• 套管设计指南
• 泥浆录井数据
• 控压钻井报告
• 定向钻井研究 pipeline_tag: sentence-similarity base_model:
• sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

OGAI-嵌入模型

这是一个专为石油天然气行业钻井工程应用优化的sentence-transformers模型。它能将句子和段落映射到384维稠密向量空间，可用于钻井相关数据集中的技术文档检索、自动化报告分析和智能搜索等任务。

使用方法（Sentence-Transformers）

安装sentence-transformers后即可轻松使用本模型：

pip install -U sentence-transformers

使用示例：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["大斜度井的最佳泥浆密度是多少？", "控压钻井如何改善井控效果？"]

model = SentenceTransformer('OGAI-Embedder')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

钻井专用搜索与检索

OGAI-Embedder可用于钻井作业的文档搜索引擎，实现以下内容的语义搜索：

• 钻井报告
• 套管设计手册
• 泥浆录井数据
• 定向钻井测量数据
• 设备规格书
• 井控程序

钻井工程训练数据

该模型使用精选的钻井工程文档、手册和现场报告数据集进行微调。

主要训练数据集：

钻井工程AI助手部署

OGAI-Embedder专为实时AI集成到石油天然气平台设计，可实现：

• 为钻井工程师提供自动化报告分析
• 从大型钻井知识库进行智能文档检索
• 用于井场规划与执行的情境感知AI助手
• 基于历史井效数据的增强决策支持

模型部署

本模型可与llama.cpp配合使用，实现钻井工程应用中的高效推理。

brew install llama.cpp
llama-cli --hf-repo OGAI-Embedder --hf-file ogai-embedder-q5_0.gguf -p "控压钻井面临的主要挑战有哪些？"

启动服务：

llama-server --hf-repo OGAI-Embedder --hf-file ogai-embedder-q5_0.gguf -c 2048

本模型基于Apache 2.0许可在Hugging Face平台开放研究及商业用途。