Поиск и RAG
Sentence Transformers (all-MiniLM, paraphrase-multilingual)
Классика смыслового поиска: маленькие быстрые модели, которые работают даже на слабом сервере без видеокарты. Многоязычные версии понимают русский.
- Разработчик
- UKP Lab (ТУ Дармштадт), затем Hugging Face, Германия
- Первый выпуск
- авг 2019
- Последний выпуск
- янв 2025
- Размеры
- около 20M – 470M
- Лицензия
- Можно в коммерциюApache 2.0
- Русский язык
- Есть
- Запуск
- Есть в OllamaРаботает и без видеокарты
- Сферы
- Разработка ПО, Поддержка клиентов, Документы и бухгалтерия, Торговля и маркетплейсы
Какие задачи решает
- Поиск по базе знаний и FAQ
- Поиск похожих обращений и дублей
- Группировка отзывов и заявок по темам
Где применяется
Поддержка клиентовВнутренние базы знанийОнлайн-торговля
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версийКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версийВерсии
- Static Embeddings (en и многоязычная)
- all-MiniLM-L6-v2 и all-mpnet-base-v2
- paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
- Многоязычные paraphrase и distiluse
- SBERT (первые NLI-модели)
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 RAGE5 / multilingual-e5Microsoft · СШАМожно в коммерцию
Проверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.
ПодробнееПоиск и RAGBGE-M3BAAI · КитайМожно в коммерциюМодель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.
ПодробнееРазбор текстаrubert-tinyДавид Дале (cointegrated) · РоссияМожно в коммерциюОчень маленький русско-английский BERT, работает быстро на обычном процессоре. Есть готовые дообученные версии для тональности, токсичности и эмоций.
Подробнее