Build a Domain-Specific Embedding Model in Under a Day★ 80
Hugging Face Blog74d agoTutorial本指南展示如何利用 Hugging Face 的 sentence-transformers 庫與 NVIDIA 的 GPU 加速技術，在一天內構建專屬領域的向量嵌入（Embedding）模型。內容涵蓋利用 LLM 生成合成數據、選擇基底模型、使用對比學習（Contrastive Learning）進行微調，以及如何評估與部署。這套流程能有效解決通用模型在特定專業領域（如醫療、法律、金融）檢索率不佳的問題，是優化 RAG 系統的關鍵步驟。
Training and Finetuning Reranker Models with Sentence Transformers★ 80
Hugging Face Blog433d agoTutorialHugging Face 釋出全新教學，詳細介紹如何利用 Sentence Transformers 庫訓練與微調 Reranker（重排）模型。Reranker 在 RAG 系統中扮演關鍵角色，能對初步檢索的文檔進行二次精準排序。本文涵蓋資料準備、損失函數選擇、訓練流程及評估方法，幫助開發者針對特定領域優化檢索效果。
Train 400x faster Static Embedding Models with Sentence Transformers★ 75
Hugging Face Blog503d agoReleaseHugging Face 宣布 Sentence Transformers 支援訓練「靜態嵌入（Static Embeddings）」模型。相較於傳統 Transformer 模型，靜態嵌入不需逐層計算，訓練速度快上 400 倍，且推理速度極快、記憶體佔用極小。這項技術非常適合用於資源受限的設備（如手機、邊緣裝置）或作為大規模檢索（RAG）的第一階段粗篩。
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。
Binary and Scalar Embedding Quantization for Significantly Faster & Cheaper Retrieval★ 85
Hugging Face Blog802d agoTutorialHugging Face 詳細解析了「二進位（Binary）」與「純量（Scalar）」嵌入向量量化技術，能將向量大小分別壓縮 32 倍與 4 倍。 透過將 float32 轉換為 int8 或 1-bit，不僅能顯著減少向量資料庫的記憶體（RAM）開銷，還能利用硬體加速大幅提升檢索速度。 此技術已整合至 sentence-transformers 庫中，並支援「重排（Rescoring）」機制，在極低精度損失下實現高效能的 RAG 檢索。
🪆 Introduction to Matryoshka Embedding Models★ 85
Hugging Face Blog830d agoTutorialMatryoshka 嵌入模型（MRL）允許單一模型輸出多種不同維度的向量，如同俄羅斯套娃般大包小。 這項技術能讓開發者在不重新訓練模型的情況下，自由截斷維度，大幅降低向量資料庫的儲存與檢索成本。 Hugging Face 的 sentence-transformers 庫已原生支援此技術，為 RAG 與向量檢索提供極高的部署彈性。
SetFitABSA: Few-Shot Aspect Based Sentiment Analysis using SetFit★ 75
Hugging Face Blog909d agoReleaseHugging Face 發表 SetFitABSA，將高效的少樣本學習框架 SetFit 應用於「基於屬性的情感分析（ABSA）」。傳統 ABSA 需要大量標註數據，而 SetFitABSA 僅需數十個樣本即可精確識別文本中的特定屬性（如服務、價格）及其情感傾向。該方法訓練速度極快、不需龐大 GPU 資源，且免去了大型語言模型（LLM）複雜的 Prompt 調整，是極具性價比的 NLP 解決方案。
SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts★ 78
Hugging Face Blog1345d agoReleaseHugging Face 與 Intel Labs 等機構合作推出 SetFit 框架，專為少樣本（Few-shot）文字分類設計。不同於傳統大模型依賴複雜的 Prompt 工程，SetFit 結合了 Sentence Transformers 的對比微調與簡單的分類器。它不僅訓練速度極快、推理成本低，在每類僅需十幾個樣本的情況下，準確度甚至能超越傳統大型語言模型。
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。
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。