memvec 不对memvid vec 功能需要先手动下载本地文本嵌入模型如何获取 BGE-small ONNX 文件与 tokenizer【免费下载链接】memvidMemory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/memvidmemvid 的vecfeature 提供基于本地 ONNX 模型的文本嵌入能力但它不会自动下载模型文件——第一次使用本地文本嵌入前需要手动把模型和 tokenizer 放到本地缓存目录。默认模型是bge-small-en-v1.5384 维本文说明如何获取它的 ONNX 文件和 tokenizer 文件、放到正确位置以及如何验证模型确实可用。为什么需要手动下载根据 README 的说明vecfeature 包含使用 ONNX 模型的本地文本嵌入支持Before using local text embeddings, you need to download the model files manually。这一点在 src/text_embed.rs 中也能得到印证配置默认offline: true即不尝试自动下载模型缺失时直接报错。当模型文件或 tokenizer 文件不存在时LocalTextEmbedder会返回带下载指引的错误信息模型缺失Text embedding model not found at {路径}. Please download manually: ...tokenizer 缺失Tokenizer not found at {路径}. Please download manually: ...所以如果你运行时看到类似 not found ... Please download manually 的报错说明就是缺少模型文件而不是代码或依赖问题。下载 BGE-small 的 ONNX 文件与 tokenizer按照 README 中 Quick Start: BGE-small (Recommended) 给出的命令执行。mkdir -p会创建缓存目录两条curl分别下载 ONNX 模型和 tokenizer-o指定了落盘文件名mkdir -p ~/.cache/memvid/text-models # Download ONNX model curl -L https://huggingface.co/BAAI/bge-small-en-v1.5/resolve/main/onnx/model.onnx \ -o ~/.cache/memvid/text-models/bge-small-en-v1.5.onnx # Download tokenizer curl -L https://huggingface.co/BAAI/bge-small-en-v1.5/resolve/main/tokenizer.json \ -o ~/.cache/memvid/text-models/bge-small-en-v1.5_tokenizer.json两个文件的命名有严格约定见 src/text_embed.rs 中ensure_model_file/ensure_tokenizer_file的拼接逻辑文件要求的位置{模型名}.onnx即bge-small-en-v1.5.onnx~/.cache/memvid/text-models/{模型名}_tokenizer.json即bge-small-en-v1.5_tokenizer.json~/.cache/memvid/text-models/~是用户主目录的缩写命令会在当前 shell 的用户主目录下创建~/.cache/memvid/text-models。如果下载不完整或文件名被改动运行时会报上面的 not found 错误重新执行对应的一条curl即可。BGE-small 在 README 的模型表中列出为约 120MB。验证模型可用下载完成后运行仓库自带的示例 examples/text_embedding.rs 来验证需要在项目根目录执行且带上vecfeaturecargo run --example text_embedding --features vec示例会创建一个使用默认配置即 BGE-small的LocalTextEmbedder并先打印模型状态文档示例中的输出形式Creating local text embedder (BGE-small-en-v1.5)... Model: bge-small-en-v1.5 Dimensions: 384 Ready: true如果Model一行显示bge-small-en-v1.5、Dimensions为 384、Ready为true说明 ONNX 文件与 tokenizer 都被正确加载后续会依次演示单条嵌入、相似度计算、批量处理和查询排序。README 中的用法示例也用维度做了断言let embedding embedder.embed_text(hello world)?; assert_eq!(embedding.len(), 384);若此时仍报 Text embedding model not found 或 Tokenizer not found对照报错里给出的路径检查文件名是否与上面表格完全一致——报错信息本身会附上下一步该执行的mkdir/curl命令。可选改用其他模型如果 384 维的 BGE-small 不满足质量要求README 给出了其他三个模型的下载命令同样是 ONNX 模型 tokenizer 两个文件、同样的目录bge-base-en-v1.5768 维约 420MBnomic-embed-text-v1.5768 维约 530MBgte-large1024 维约 1.3GB下载后在代码里用对应的配置构造 embedder例如TextEmbedConfig::bge_base()。需要留意的是维度会随模型变化768 或 1024不要混用README 指出可以通过mem.set_vec_model(bge-small-en-v1.5)?把实例显式绑定到某个模型名绑定是持久化的之后再用不同模型名会得到ModelMismatch错误用于防止例如用 OpenAI 嵌入去查询 BGE-small 建立的索引。【免费下载链接】memvidMemory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/memvid创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
memvec 不对memvid vec 功能需要先手动下载本地文本嵌入模型如何获取 BGE-small ONNX 文件与 tokenizer【免费下载链接】memvidMemory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/memvidmemvid 的vecfeature 提供基于本地 ONNX 模型的文本嵌入能力但它不会自动下载模型文件——第一次使用本地文本嵌入前需要手动把模型和 tokenizer 放到本地缓存目录。默认模型是bge-small-en-v1.5384 维本文说明如何获取它的 ONNX 文件和 tokenizer 文件、放到正确位置以及如何验证模型确实可用。为什么需要手动下载根据 README 的说明vecfeature 包含使用 ONNX 模型的本地文本嵌入支持Before using local text embeddings, you need to download the model files manually。这一点在 src/text_embed.rs 中也能得到印证配置默认offline: true即不尝试自动下载模型缺失时直接报错。当模型文件或 tokenizer 文件不存在时LocalTextEmbedder会返回带下载指引的错误信息模型缺失Text embedding model not found at {路径}. Please download manually: ...tokenizer 缺失Tokenizer not found at {路径}. Please download manually: ...所以如果你运行时看到类似 not found ... Please download manually 的报错说明就是缺少模型文件而不是代码或依赖问题。下载 BGE-small 的 ONNX 文件与 tokenizer按照 README 中 Quick Start: BGE-small (Recommended) 给出的命令执行。mkdir -p会创建缓存目录两条curl分别下载 ONNX 模型和 tokenizer-o指定了落盘文件名mkdir -p ~/.cache/memvid/text-models # Download ONNX model curl -L https://huggingface.co/BAAI/bge-small-en-v1.5/resolve/main/onnx/model.onnx \ -o ~/.cache/memvid/text-models/bge-small-en-v1.5.onnx # Download tokenizer curl -L https://huggingface.co/BAAI/bge-small-en-v1.5/resolve/main/tokenizer.json \ -o ~/.cache/memvid/text-models/bge-small-en-v1.5_tokenizer.json两个文件的命名有严格约定见 src/text_embed.rs 中ensure_model_file/ensure_tokenizer_file的拼接逻辑文件要求的位置{模型名}.onnx即bge-small-en-v1.5.onnx~/.cache/memvid/text-models/{模型名}_tokenizer.json即bge-small-en-v1.5_tokenizer.json~/.cache/memvid/text-models/~是用户主目录的缩写命令会在当前 shell 的用户主目录下创建~/.cache/memvid/text-models。如果下载不完整或文件名被改动运行时会报上面的 not found 错误重新执行对应的一条curl即可。BGE-small 在 README 的模型表中列出为约 120MB。验证模型可用下载完成后运行仓库自带的示例 examples/text_embedding.rs 来验证需要在项目根目录执行且带上vecfeaturecargo run --example text_embedding --features vec示例会创建一个使用默认配置即 BGE-small的LocalTextEmbedder并先打印模型状态文档示例中的输出形式Creating local text embedder (BGE-small-en-v1.5)... Model: bge-small-en-v1.5 Dimensions: 384 Ready: true如果Model一行显示bge-small-en-v1.5、Dimensions为 384、Ready为true说明 ONNX 文件与 tokenizer 都被正确加载后续会依次演示单条嵌入、相似度计算、批量处理和查询排序。README 中的用法示例也用维度做了断言let embedding embedder.embed_text(hello world)?; assert_eq!(embedding.len(), 384);若此时仍报 Text embedding model not found 或 Tokenizer not found对照报错里给出的路径检查文件名是否与上面表格完全一致——报错信息本身会附上下一步该执行的mkdir/curl命令。可选改用其他模型如果 384 维的 BGE-small 不满足质量要求README 给出了其他三个模型的下载命令同样是 ONNX 模型 tokenizer 两个文件、同样的目录bge-base-en-v1.5768 维约 420MBnomic-embed-text-v1.5768 维约 530MBgte-large1024 维约 1.3GB下载后在代码里用对应的配置构造 embedder例如TextEmbedConfig::bge_base()。需要留意的是维度会随模型变化768 或 1024不要混用README 指出可以通过mem.set_vec_model(bge-small-en-v1.5)?把实例显式绑定到某个模型名绑定是持久化的之后再用不同模型名会得到ModelMismatch错误用于防止例如用 OpenAI 嵌入去查询 BGE-small 建立的索引。【免费下载链接】memvidMemory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/memvid创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
