Nomic‑Embed‑Text（也称 nomic‑embed‑text‑v1/v1.5） 是一款开源长上下文文本嵌入模型，支持最多 8192 个 token 的输入长度。它在短上下文和长文本嵌入任务上的表现优于 OpenAI 的 text‑embedding‑ada‑002 和 text‑embedding‑3‑small。

• 模型架构：采用扩展上下文长度的 BERT（nomic‑bert‑2048）作为编码器，使用对比学习进行多阶段训练，并引入 Rotary 位置编码与 SwiGLU 激活函数以提升性能。
• 性能表现：在 MTEB、LoCo 等基准测试中超过其他同参数规模模型，并在长文本检索场景中表现卓越。
• 开源透明：模型权重、训练代码和数据都采用 Apache‑2.0 许可公开，支持完整审计与复现。
• 可扩展版本（v1.5）：加入 Matryoshka 表征学习，允许动态调整嵌入维度（从 768 至缩减尺寸），并支持 ONNX、Torch、Transformers.js 等多种部署方式。

源模型工程请访问：Nomic-Embed-Text

当用户对源模型进行过微调，需要重新进行模型转换。

用户可以自行参考以下两种方式完成模型转换：

• 使用 AIMO 完成模型转换：在右侧性能参考板块中点击模型转换参考查看模型转换步骤

• 使用高通 QNN 完成模型转换：请参考 Qualcomm QNN 文档

Model Farm 所提供的模型性能基准测试以及示例代码皆基于阿加犀AidLite SDK 实现。

对于模型文件格式为 .bin 的模型，可以使用以下两种推理引擎完成模型在高通芯片上推理：

• 使用 APLUX AidLite 推理：详情请参考 APLUX AidLite 开发者文档

• 使用 Qualcomm QNN 推理：请参考 Qualcomm QNN 文档

推理示例代码

推理示例代码是基于 AidLite SDK 实现

点击模型 & 代码下载模型文件和推理代码包，文件结构如下

/model_farm_{model_name}_aidlite
    
    |__ models # folder where model files are stored

    |__ python # aidlite python model inference example

    |__ cpp # aidlite cpp model inference example

    |__ README.md