Поддерживаемые эмбеддинги и модели#
Platform V Vector DB (далее - Vector DB) поддерживает все доступные плотные векторные эмбеддинги для текстов и мультимодальные модели, а также сервисы векторных вложений без каких-либо ограничений.
Эмбеддинги, которые можно использовать с Vector DB:
SentenceTransformers;
BERT;
SBERT;
Clip;
OpenClip;
Open AI;
Vertex AI;
Azure AI;
AWS Bedrock;
Jina AI;
Upstage AI;
Mistral AI;
Cohere AI;
Voyage AI;
Aleph Alpha;
Baidu Qianfan;
BGE;
Instruct;
Watsonx Embeddings;
Snowflake Embeddings;
NVIDIA NeMo;
Nomic;
OCI Embeddings;
Ollama Embeddings;
MixedBread;
Together AI;
Clarifai;
Databricks Embeddings;
GPT4All Embeddings;
John Snow Labs Embeddings.
Кроме того, любые открытые вложения от HuggingFace могут использоваться с Vector DB.
Примеры кода#
Эмбеддинги |
Описание |
|---|---|
Многоязычные эмбеддинги, ориентированные на европейские языки |
|
Управляемая служба AWS для базовых моделей и эмбеддингов |
|
Эмбеддинги языковой модели для задач обработки естественного языка |
|
Мультимодальные эмбеддинги Google для текста и зрения |
|
Настраиваемые эмбеддинги для нейронного поиска |
|
Открытые, эффективные эмбеддинги языковой модели |
|
Легковесные эмбеддинги для ограниченных сред |
|
Управляемый SDK для нарезки видео, встраивания и последующей обработки |
|
Эмбеддинги для визуализации данных |
|
Оптимизированные под GPU эмбеддинги от Nvidia |
|
Эмбеддинги для разговорного искусственного интеллекта |
|
Отраслевые ведущие эмбеддинги для обработки естественного языка |
|
Точные языковые эмбеддинги |
|
Мультимодальные эмбеддинги от Twelve labs |
|
Масштабируемые эмбеддинги для больших данных |
|
Эмбеддинги для речевых и языковых задач |
|
Эмбеддинги для навигации и пространственного понимания |