AnglE

用角度学习训练最强句子向量，登顶MTEB榜单

AnglE是一个用于训练和推理高质量句子嵌入（Sentence Embeddings）的Python开源库，旨在解决文本语义相似度计算、检索和聚类等任务中嵌入表示能力不足的问题。它实现了最新的AnglE（Angle Embedding）方法，通过引入角度空间中的对比学习，显著提升了嵌入的判别力。项目在STS（语义文本相似度）基准和MTEB（大规模文本嵌入基准）排行榜上达到SOTA水平，支持多种预训练模型（如BERT、RoBERTa等）的微调，并提供了简洁的API用于快速训练和推理。核心能力包括：高效的训练脚本、灵活的模型配置、丰富的评估工具，以及易于集成的推理接口。AnglE特别适合需要高精度语义匹配的场景，如语义搜索、文本去重、问答系统等。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 575

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队SeanLee97

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/SeanLee97/AnglE

定价模式free

价格说明开源项目，MIT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MIT

主要语言Python

技术栈/模型dense-retrieval,embeddings,information-retrieval,llama,llama2,llm,mteb,rag,retrieval-augmented-generation,semantic-similarity,semantic-textual-similarity,sentence-embedding,sentence-embeddings,sentence-vector,sts,stsbenchmark,text-embedding,text-similarity,text-vector,text2vec

GitHub 星标★ 575

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-10-17 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

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移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数6

使用教程

核心亮点

在STS和MTEB基准上达到SOTA，语义相似度效果领先
提供简洁API，几行代码即可完成训练和推理
支持多种预训练模型，灵活适配不同任务

不足之处

项目较新，文档和社区生态尚待完善
依赖较多，安装配置稍复杂
对中文支持需自行适配，默认资源偏英文

适用场景

构建语义搜索引擎，提升查询与文档匹配精度
文本去重和聚类，识别相似内容
问答系统或对话机器人中的意图识别

替代项目

sentence-transformers、SimCSE、GTE

项目介绍

AnglE 是模型训练领域的开源项目，由 SeanLee97 开发，2023 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 575。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT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：构建语义搜索引擎，提升查询与文档匹配精度。同类可对比的替代方案包括 sentence-transformers、SimCSE、GTE。

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