LLMEmb

让大模型嵌入更精准,提升检索与语义匹配效果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 16 🐛 待处理 6 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 54
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可自由使用,无付费版本。

项目预览

LLMEmb 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队liuqidong07
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可自由使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型embeddings,large-language-models,llm,recommendation,recommender-system,sequential-models,sequential-recommendation
GitHub 星标★ 54
上线时间2024-09-27 00:00:00
代码更新2025-03-13
仓库体积95 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

LLMEmb 是 AAAI 2025 Oral 论文的官方实现,专注于大语言模型的嵌入表示学习。它解决的核心问题是:如何让 LLM 生成的嵌入向量在语义相似度、检索和聚类等任务上表现更优。项目提供了完整的训练和评估代码,支持自定义模型和数据集,并内置多种基准测试。其核心能力包括高效的嵌入训练流程、对多种 LLM 架构的适配,以及可复现的论文实验结果。通过该框架,研究者可以快速验证和改进 LLM 的嵌入质量,推动检索增强生成(RAG)和语义搜索等应用的发展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 54

核心亮点

  • 来自 AAAI 2025 Oral 论文,方法经过学术验证,可信度高
  • 官方代码,包含完整训练和评估流程,易于复现实验结果
  • 支持多种 LLM 架构,可灵活适配不同模型和下游任务

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定实验环境,配置可能较复杂

适用场景

  • 学术研究中改进 LLM 嵌入表示
  • 构建语义搜索或检索增强生成系统
  • 对比不同嵌入方法的基准测试

替代项目

sentence-transformers、FlagEmbedding、text-embeddings-inference

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