Поиск и RAG
GTE
Эмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.
- Разработчик
- Alibaba, Китай
- Первый выпуск
- июл 2023
- Последний выпуск
- янв 2025
- Размеры
- 33M – 7B
- Лицензия
- Можно в коммерциюApache 2.0 (первые версии — MIT)
Какие задачи решает
- Смысловой поиск по документам
- Переранжирование результатов поиска
- Кластеризация и классификация текстов
Где применяется
Поддержка клиентовОнлайн-торговля (поиск по каталогу)Базы знаний
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходитКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версийВерсии
- gte-modernbert и реранкер
- mGTE (многоязычная)
- gte-Qwen2
- GTE v1.5
- GTE
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Похожие модели
Поиск и RAGBGE-M3BAAI · КитайМожно в коммерцию
Модель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.
ПодробнееПоиск и RAGE5 / multilingual-e5Microsoft · СШАМожно в коммерциюПроверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.
ПодробнееПоиск и RAGQwen3 Embedding / RerankerAlibaba (Qwen) · КитайМожно в коммерциюЭмбеддинги и реранкеры на базе Qwen3, в числе лучших открытых для многоязычного поиска, включая русский. VL-версии ищут по картинкам, скриншотам и видео.
Подробнее