Sentence Transformers is joining Hugging Face!★ 75
Hugging Face Blog223d agoRelease廣受開發者歡迎的開源嵌入向量庫 Sentence Transformers 宣布正式加入 Hugging Face。未來該專案將移至 Hugging Face 的 GitHub 組織下管理，獲得更多官方資源支持。這項合作將深化其與 Hugging Face Hub 的整合，提升模型託管、文檔與效能優化，為 RAG 與語意搜尋應用提供更穩定的開源基石。
Welcome EmbeddingGemma, Google's new efficient embedding model★ 75
Hugging Face Blog271d agoReleaseGoogle 正式推出全新開源嵌入模型 EmbeddingGemma。該模型基於強大的 Gemma 2 架構，專為檢索、語意搜尋與 RAG（檢索增強生成）等任務設計。EmbeddingGemma 在 MTEB 等主流基準測試中表現優異，並提供高效的推理能力。目前已全面整合至 Hugging Face 生態系統，開發者可透過 transformers 與 sentence-transformers 輕鬆部署與微調。
Training and Finetuning Embedding Models with Sentence Transformers★ 80
Hugging Face Blog735d agoReleaseHugging Face 發布 Sentence Transformers v3.0，引入全新的 SentenceTransformerTrainer。此更新解決了以往微調嵌入模型時繁瑣的訓練流程，全面支援多 GPU 訓練、混合精度、損失函數整合以及與 Hugging Face Hub 的無縫對接。這對於需要為 RAG 或語意搜尋微調專屬 Embedding 模型的開發者與研究人員來說是一大突破。
Train and Fine-Tune Sentence Transformers Models★ 75
Hugging Face Blog1392d agoTutorial本指南詳細介紹如何訓練與微調 Sentence Transformers 模型。內容涵蓋雙編碼器（Bi-Encoder）與交叉編碼器（Cross-Encoder）的差異、如何準備訓練數據（如成對文本或三元組），以及如何選擇適合的損失函數（如 MultipleNegativesRankingLoss）來提升語意搜尋與向量檢索的精準度，是優化 RAG 系統必讀的經典教學。
Building a Playlist Generator with Sentence Transformers
Hugging Face Blog1420d agoTutorial本文探討如何使用 Sentence Transformers 建立一個智慧歌單生成器。透過將歌曲描述、風格或歌詞轉化為向量嵌入（Embeddings），並利用餘弦相似度比對使用者的文字輸入，系統能精準推薦符合當下心情或情境的音樂。這展示了語意搜尋與向量嵌入技術在現代推薦系統中的實際應用。
Getting Started With Embeddings★ 75
Hugging Face Blog1440d agoTutorial這是一篇由 Hugging Face 官方撰寫的經典入門指南，系統性地介紹了向量嵌入（Embeddings）的核心概念。文章解釋了如何將文字、圖像等非結構化數據轉化為高維向量，並透過餘弦相似度等指標計算語意相關性。此外，也展示了如何利用 sentence-transformers 庫快速實作語意搜尋與推薦系統。
Supercharged Customer Service with Machine Learning
Hugging Face Blog1499d agoTutorialHugging Face 探討了機器學習在現代客服系統中的關鍵應用。透過自動工單分類、即時情緒分析以及基於語意搜尋的知識庫問答，企業能顯著縮短回應時間並提升客戶滿意度。文章也介紹了如何利用 Hugging Face AutoTrain 與 Inference API 快速部署這些解決方案，降低企業導入 AI 的技術門檻。
Sentence Transformers in the Hugging Face Hub
Hugging Face Blog1800d agoReleaseHugging Face 宣布與熱門的 Sentence Transformers 庫深度整合。開發者現在可以直接在 Hub 上託管、分享和發現語義嵌入模型。Hub 同時新增了專屬的互動式小工具，讓使用者能在瀏覽器中直接測試句子相似度，並提供自動生成的程式碼範例，大幅簡化了 NLP 嵌入模型的應用流程。