这是sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2的ONNX移植版本，用于生成文本嵌入。

这是一个基于sentence-transformers的模型，专门针对澳大利亚法律文本进行优化，能将句子和段落映射到384维向量空间，适用于法律领域的语义搜索和聚类任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维向量空间，用于句子相似度计算和语义搜索任务。

这是一个多语言句子转换器模型，可将文本映射到384维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维的向量空间，适用于句子相似度计算和语义搜索等任务。

这是一个用于法语的密集单向量双编码器模型，可用于语义搜索。该模型将查询和段落映射到384维密集向量，通过余弦相似度计算相关性。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到384维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本映射到384维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。

E5-small的无监督版本，通过弱监督对比预训练生成文本嵌入，适用于文本相似度计算等任务

这是一个基于MiniLM架构的句子嵌入模型，可将文本映射到384维向量空间，适用于语义搜索和句子相似度计算等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子相似度模型，能够将句子和段落映射到384维的向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维的稠密向量空间，适用于句子相似度计算和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子相似度模型，可将文本映射到384维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。

这是一个基于MiniLM架构的句子嵌入模型，能将文本映射到384维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。

基于MiniLM架构的轻量级句子嵌入模型，可将文本映射到384维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维的密集向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到384维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，可将句子和段落映射到384维的密集向量空间，适用于语义搜索、聚类等任务。