
ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模 型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行,可将输入文本转换为稀疏向量表示,适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用,可进行批量文本处理,采用Apache-2.0开源许可证。
Splade_PP_en_v1是一个用于文本分类和相似度搜索的开源项目,它基于prithivida/Splade_PP_en_v1模型转换为ONNX格式实现。该项目采用Apache-2.0许可证,主要用于处理句子相似度相关的任务。
这个项目的一个显著特点是它能够生成稀疏文本嵌入(Sparse Text Embedding)。与传统的密集向量表示不同,稀疏嵌入在某些应用场景下可能会带来更好的性能和更高的效率。项目通过FastEmbed框架提供了简单易用的接口,使得开发者可以快速实现文本嵌入功能。
该项目的使用方式非常直观。开发者只需要通过FastEmbed框架导入SparseTextEmbedding类,然后指定使用"prithivida/Splade_PP_en_v1"模型即可。模型可以处理多个文本输入,并为每个输入文档生成相应的稀疏嵌入表示。
模型的输出是一个包含SparseEmbedding对象的列表,每个对象包含两个主要组件:
这个项目特别适合以下应用场景:


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