OpenAI Embeddings API

OpenAI Embeddings API 提供了调用官方预训练模型（如 text-embedding-ada-002）来生成文本嵌入的能力。这些嵌入可用于语义搜索、文档匹配、推荐系统等任务。虽然需要网络访问和 API Key，但其稳定性和通用性极强，适合企业级应用场景。通过官方 Python SDK 可以轻松集成到项目中，实现高效的向量化处理流程。

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相关资源

Sentence Transformers

Sentence Transformers 是一个基于 Hugging Face Transformers 的 Python 库，专为生成高质量句子级、文本段落或短语的向量嵌入而设计。它封装了大量预训练模型（如 BERT、RoBERTa 等），支持多种语言和任务类型，适用于语义相似度计算、聚类、信息检索等场景。用户可以通过简单的 API 快速获取高维语义向量，是构建语义搜索系统、问答系统和推荐系统的理想工具。

Hugging Face Transformers

Transformers 是 Hugging Face 推出的深度学习库，集成了数百个预训练 NLP 模型，广泛用于自然语言理解与生成任务。该库支持直接加载模型并提取 token 或句子级别的嵌入向量，适合构建文本分类、机器翻译、问答系统等应用。其模块化设计和对 PyTorch、TensorFlow 的兼容性，使其成为学术研究和工业落地的核心工具之一。

FastText

FastText 是由 Facebook AI 开发的一个高效文本表示学习工具，支持词向量和句子向量的训练与使用。相比传统 Word2Vec，它能更好地捕捉子词信息，尤其适用于低资源语言和拼写变体的建模。FastText 可用于构建文本分类器、生成词表征或作为其他 NLP 任务的基础特征来源，具有轻量级和高性能的特点。

Word2Vec

Gensim 中的 Word2Vec 是一种经典的词向量模型，能够将词语映射为稠密的向量空间表示。它通过滑动窗口的方式学习上下文相关语义关系，在文本分类、命名实体识别、关键词抽取等任务中有广泛应用。虽然已被更先进的模型取代，但在教学、快速原型开发等领域仍具实用价值。

CLIP

CLIP 是 OpenAI 发布的多模态预训练模型，可以同时处理文本和图像输入，并生成统一的向量空间表示。它使得跨模态检索成为可能，例如根据文字描述找到最相关的图片。CLIP 支持多种下游任务，如零样本分类、图文匹配等，是构建视觉-语言理解系统的重要基础模型。

SBERT

SBERT 是对原始 BERT 模型的改进版本，专门优化了句子级嵌入的生成效率与质量。它通过双塔结构提升句向量的语义一致性，特别适用于大规模语义相似度计算和检索任务。SBERT 已被广泛应用于问答系统、文档聚类、搜索引擎优化等领域，是当前最流行的语义嵌入模型之一。

LangChain Embeddings

LangChain 是一个面向 LLM（大语言模型）应用开发的框架，其 Embeddings 模块提供了统一接口，用于调用本地或远程嵌入服务（如 OpenAI、HuggingFace）。该模块简化了在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）、记忆系统和语义搜索中的向量计算流程，非常适合构建具备知识增强能力的智能应用。