fastembed

轻量快速生成文本向量，让嵌入计算快人一步

fastembed 是一个轻量级、高性能的 Python 库，专注于生成高质量的文本嵌入向量。它基于 ONNX Runtime 和 Transformers.js，将 SOTA 模型（如 BGE、E5 等）优化为高效的 ONNX 格式，提供简洁的 API 接口，支持批量处理、异步调用和多种模型选择。它解决了传统嵌入库（如 sentence-transformers）在推理速度慢、依赖重、部署复杂等问题，特别适合需要快速生成嵌入用于检索、聚类、分类等下游任务的场景。核心能力包括：极快的推理速度（CPU 上比同类库快数倍）、极小的内存占用、支持多种主流嵌入模型、提供向量索引和查询功能（配合 Qdrant 等向量数据库）、以及简单的安装和使用流程。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 3213

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队qdrant

所属国家

官网地址https://qdrant.github.io/fastembed

GitHubhttps://github.com/qdrant/fastembed

定价模式free

价格说明开源Python库，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型embeddings,openai,rag,retrieval,retrieval-augmented-generation,vector-search

GitHub 星标★ 3213

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-07-14 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

已安装 Python 环境（README 未指定具体版本，建议使用 pip 可用的 Python 3 环境）
可访问外网：首次使用需下载 ONNX 格式的模型文件
无需 GPU，FastEmbed 基于 ONNX Runtime，在 CPU 上即可运行
README 提到可安装带 GPU 支持的版本，但节选中未给出具体命令

安装与启动步骤

1安装 fastembed

README 推荐使用 pip 安装。不加额外参数即可安装默认（CPU）版本。
```
pip install fastembed
```
2验证库可导入

导入默认文本嵌入类 TextEmbedding，确认安装成功且无导入报错。
```
python -c "from fastembed import TextEmbedding"
```
3安装 Qdrant 集成版

若要把 FastEmbed 与 Qdrant 向量库配合使用，安装带 fastembed 扩展的客户端。
```
pip install qdrant-client[fastembed]
```
4zsh 用户加引号

在 zsh 下中括号会被解析，命令需用引号包裹，否则可能安装失败。
```
pip install 'qdrant-client[fastembed]'
```

如何确认成功

执行 python -c "from fastembed import TextEmbedding" 无报错，即表示库已正确安装可用。

常见问题

Q：需要 GPU 或 PyTorch 吗？

A：不需要。FastEmbed 依赖 ONNX Runtime，不下载体量巨大的 PyTorch，也不需要 GPU，适合 AWS Lambda 等 serverless 环境。

Q：为什么安装后第一次运行会卡住？

A：首次使用会下载所选模型的 ONNX 权重文件，需要联网并有耐心等待；后续调用会复用本地缓存。

Q：默认的文本嵌入模型是什么？

A：默认 TextEmbedding 使用 Flag Embedding（BGE）模型，支持对输入文本使用 query 和 passage 前缀以适配检索场景。

Q：zsh 下安装 qdrant-client 报错怎么办？

A：中括号被 shell 解析导致，把包名整体加引号：pip install 'qdrant-client[fastembed]'。

Q：想装 GPU 版本怎么装？

A：README 说明支持带与不带 GPU 两种安装方式，但节选内容被截断，未给出确切命令，请查阅官方文档 https://qdrant.github.io/fastembed 确认。

注意事项

本项目是 Python 库，不是独立服务，安装后无需启动进程，直接在代码中导入使用。
README 中的 Quickstart 与 GPU 安装部分在节选里被截断，具体 API 用法请以官网文档为准。
FastEmbed 主打轻量、快速、准确，官方称其效果好于 OpenAI Ada-002，并支持多种多语言模型。
若需向量检索/索引能力，可结合 Qdrant 使用，README 提供了 Retrieval with FastEmbed 与 Usage With Qdrant 示例链接。

核心亮点

基于 ONNX Runtime，CPU 推理速度比 sentence-transformers 快 2-10 倍，内存占用低
API 设计简洁，几行代码即可生成嵌入，支持批量处理和异步模式
内置多种 SOTA 模型（如 BGE、E5），并持续更新，且模型文件自动下载缓存

不足之处

GPU 支持有限，主要针对 CPU 优化，大规模 GPU 训练场景不适用
自定义模型转换流程较为繁琐，需手动转换为 ONNX 格式
文档/社区待观察

适用场景

构建 RAG 应用，快速生成文档块向量用于检索
文本相似度计算、语义搜索、推荐系统
在资源受限的环境（如边缘设备、低配服务器）中部署嵌入服务

替代项目

sentence-transformers、text-embeddings-inference、Instructor Embedding

项目介绍

fastembed 是基础设施领域的开源项目，由 qdrant 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,213）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 3,137 增加到 3,213，净增 76。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。开源Python库，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：构建RAG应用，快速生成文档块向量用于检索。同类可对比的替代方案包括 sentence-transformers、text-embeddings-inference、Instructor Embedding。

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