Files
qiming/qiming-mcp-proxy/fastembed/README_zh-CN.md
2026-06-01 13:03:20 +08:00

80 lines
1.5 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# FastEmbed
**[English](README.md)** | **[简体中文](README_zh-CN.md)**
---
# FastEmbed
使用 FastEmbed 库的高性能文本嵌入 HTTP 服务,用于高效的文本向量化。
## 概述
`fastembed` 是一个基于 Rust 构建的高性能文本嵌入服务,提供 HTTP API 用于使用 FastEmbed 进行文本向量化。
## 功能特性
- **FastEmbed 集成**: 使用 FastEmbed 5.0 和 ONNX 运行时
- **HTTP API**: 用于文本嵌入的 RESTful API
- **并发处理**: 使用 DashMap 进行高效的并发操作
- **OpenAPI 文档**: 自动生成的 API 文档
- **多种模型**: 支持各种嵌入模型
## 快速开始
### 安装
```bash
# 从源码构建
cargo build --release -p fastembed
# 二进制文件位置
ls target/release/fastembed
```
### 使用
```bash
# 启动服务器(默认端口 8080
fastembed server
# 指定自定义端口
fastembed server --port 8081
```
### API 使用
```bash
# 生成嵌入向量
curl -X POST http://localhost:8080/embed \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"texts": ["Hello world", "Fast embedding"],
"model": "BAAI/bge-small-en-v1.5"
}'
```
## 支持的模型
- `BAAI/bge-small-en-v1.5` - 快速英语模型384 维)
- `BAAI/bge-base-en-v1.5` - 平衡英语模型768 维)
- `BAAI/bge-large-en-v1.5` - 高质量英语模型1024 维)
## 开发
```bash
# 构建
cargo build -p fastembed
# 测试
cargo test -p fastembed
```
## 许可证
MIT OR Apache-2.0
## 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request