Поиск и RAG

Nomic Embed

Полностью открытые эмбеддинги — с весами, данными и кодом обучения. v2 многоязычная на MoE, есть версии для кода и для поиска по PDF-страницам.

Разработчик
Nomic AI, США
Первый выпуск
янв 2024
Последний выпуск
мар 2025
Размеры
137M – 7B
Лицензия
Можно в коммерциюApache 2.0 (у части мультимодальных версий условия базовой модели)
Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

  • Поиск по документам и базе знаний
  • Поиск по коду
  • Поиск по сканам и PDF без распознавания

Где применяется

IT-отделыПоддержка клиентовДокументооборот

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходит
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. nomic-embed-code и multimodal
  2. nomic-embed-text v2 (MoE)
  3. nomic-embed-vision
  4. v1.5
  5. nomic-embed-text v1

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. 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 RAGGTEAlibaba · КитайМожно в коммерцию

Эмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.

ПодробнееПоиск и RAGJina EmbeddingsJina AI · ГерманияКоммерция с условиями

Сильные многоязычные эмбеддинги с длинным контекстом, v5-omni понимает текст, картинки и аудио. Свежие версии открыты только для некоммерческого использования.

Подробнее