产品库

代码一览：突出代码中的重要部分

Glance是一个用于突出代码中重要部分的工具。它将代码分成重叠的窗口，并使用预训练的代码嵌入模型嵌入代码。然后，它通过计算嵌入之间的余弦相似度创建一个加权无向图，并运行PageRank算法计算每个代码窗口的“重要性”分数。Glance可以帮助开发人员迅速了解代码的关键部分。

Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。

Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中表现卓越，超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量，捕捉语义和上下文信息，广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言，具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度，同时引入了嵌套表示学习（MRL）技术，可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段，未来将推出稳定版本。

使用大型语言模型改进文本嵌入

E5-mistral-7b-instruct 是一个具有 32 层和 4096 个嵌入大小的文本嵌入模型。它可以用于编码查询和文档，以生成语义向量表示。该模型使用自然语言任务描述指导文本嵌入过程，可以根据不同的任务进行定制。该模型在 MS-MARCO passage ranking 数据集上进行了训练，可用于信息检索、问答等自然语言处理任务。

新型嵌入模型，性能更强，价格更低。

OpenAI Embedding Models是一系列新型嵌入模型，包括两个全新的嵌入模型和更新的GPT-4 Turbo预览模型、GPT-3.5 Turbo模型以及文本内容审核模型。默认情况下，发送到OpenAI API的数据不会用于训练或改进OpenAI模型。新的嵌入模型具有更低的定价，包括更小、高效的text-embedding-3-small模型和更大、更强大的text-embedding-3-large模型。嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的一系列数字。嵌入使得机器学习模型和其他算法更容易理解内容之间的关系，并执行聚类或检索等任务。它们为ChatGPT和Assistants API中的知识检索以及许多检索增强生成（RAG）开发工具提供支持。text-embedding-3-small是新的高效嵌入模型，相比其前身text-embedding-ada-002模型，性能更强，MIRACL的平均分数从31.4%提升至44.0%，而在英语任务（MTEB）的平均分数从61.0%提升至62.3%。text-embedding-3-small的定价也比之前的text-embedding-ada-002模型降低了5倍，从每千个标记的价格$0.0001降至$0.00002。text-embedding-3-large是新一代更大的嵌入模型，能够创建高达3072维的嵌入。性能更强，MIRACL的平均分数从31.4%提升至54.9%，而在MTEB的平均分数从61.0%提升至64.6%。text-embedding-3-large的定价为$0.00013/千个标记。此外，我们还支持缩短嵌入的原生功能，使得开发者可以在性能和成本之间进行权衡。

商汤自研代码大模型赋能

代码小浣熊（Raccoon）是商汤自研的代码大模型赋能工具，提供多种编程语言支持，包括 Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript 等。它以 IDE 插件的形式为用户提供智能编程服务，帮助用户在日常编程中随时随地开启 AI 编程。代码小浣熊能够快速定位代码中的问题，提供自动补全、代码纠错、语法优化等功能，大大提升编程效率。

英文文本嵌入模型

Jina Embeddings V2 Base是一种英文文本嵌入模型，支持8192个序列长度。它基于Bert架构（JinaBert），支持ALiBi的对称双向变体，以允许更长的序列长度。该模型在C4数据集上进行了预训练，并在Jina AI的超过4亿个句子对和负样本的集合上进行了进一步训练。该模型适用于处理长文档的多种用例，包括长文档检索、语义文本相似度、文本重排序、推荐、RAG和LLM基于生成式搜索等。模型具有137百万个参数，推荐在单个GPU上进行推理。

腾讯云 AI 代码助手是一款基于混元代码大模型的开发编程提效辅助工具，提供自动补全、代码生成、技术对话等功能。

腾讯云 AI 代码助手是由腾讯云自研的一款开发编程提效辅助工具，提供基于混元代码大模型的技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力，帮助开发者生成优质代码、解决技术难题，提升编码效率。

开源的先进文本嵌入模型

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

多语言嵌入模型，用于视觉文档检索。

vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型，专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示，无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发，使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练，是 mcdse-2b-v1 的升级版，性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语，拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集，具有低 VRAM 和快速推理的特点，在跨语言检索方面表现出色。

最新推出的多语言通用嵌入模型，在多个领域表现卓越。

Voyage-3-large 是 Voyage AI 推出的最新多语言通用嵌入模型。该模型在法律、金融、代码等八个领域的100个数据集中排名第一，超越了 OpenAI-v3-large 和 Cohere-v3-English。它通过 Matryoshka 学习和量化感知训练，支持更小维度和 int8 及二进制量化，大幅降低向量数据库成本，同时对检索质量影响极小。该模型还支持 32K 令牌上下文长度，远超 OpenAI（8K）和 Cohere（512）。

一个用于多模型嵌入的图形库，支持多种模型和数据类型的可视化

vectrix-graphs 是一个强大的图形库，专注于多模型嵌入的可视化。它支持多种机器学习模型和数据类型，能够将复杂的数据结构以直观的图形形式展现出来。该库的主要优点在于其灵活性和扩展性，可以轻松集成到现有的数据科学工作流程中。vectrix-ai 团队开发了这个库，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和分析模型的嵌入结果。作为一个开源项目，它在 GitHub 上提供免费使用，适合各种规模的项目和团队。

AI助手嵌入工具

Embedditor是一个开源的嵌入工具，帮助您在向量搜索中发挥最大作用。通过用户友好的界面，改善嵌入元数据和嵌入令牌。无缝应用高级NLP清理技术，如TF-IDF，标准化和丰富您的嵌入令牌，提高在LLM相关应用中的效率和准确性。还可以通过智能拆分或合并内容，根据其结构增加空白或隐藏令牌，使块更具语义一致性，优化从向量数据库中获取的内容的相关性。并且您可以完全控制数据，轻松部署Embedditor在您的PC上，或者在专用企业云或本地环境中。通过应用Embedditor的高级清理技术，过滤嵌入的无关令牌，如停用词、标点符号和低相关性频繁词，您可以在嵌入和向量存储的成本上节省高达40%，同时获得更好的搜索结果。

训练和部署嵌入式模型的AI平台

Marqo是一个专注于训练和部署嵌入式模型的平台，它提供了一个端到端的解决方案，从模型训练到推理，再到存储。Marqo支持150多种嵌入式模型，并且可以快速原型设计，加速迭代，并无缝部署。该平台支持多模态模型，如CLIP，可以从图像和其他数据类型中提取语义信息，实现文本和图像的无缝搜索，甚至可以将文本和图像组合成一个向量。Marqo还支持100多种语言的搜索，提供最先进的多语言模型，无需手动进行语言配置即可扩展到新的地区。此外，Marqo的可扩展性允许用户在笔记本电脑上的Docker镜像中运行，也可以扩展到云端数十个GPU推理节点，提供低延迟的搜索服务。

沉浸式音频导览，让每个地标自己说话

Tourly Guide是一款移动应用程序，通过使用人工智能技术，为用户提供独特的沉浸式音频导览体验。它允许用户在探索地标时，通过AI生成的音频指南获得深入的了解和教育。该产品的主要优点包括个性化的导览内容、用户友好的界面设计以及对教育和文化探索的重视。Tourly Guide的背景信息显示，它由Roadly, Inc.开发，旨在通过技术提升用户的旅游和学习体验。

几行代码接入大模型

智谱AI大模型开放平台是一个提供多种AI模型服务的平台，支持开发者和企业快速接入大模型API，构建变革性AI体验。平台提供GLM-4系列大模型，包括免费模型GLM-4-Flash、全自研最新版本GLM-4-Plus、支持200万上下文的GLM-4-Long等。此外，还提供多模态大模型，如视觉能力GLM-4V-Plus、文生图CogView-3-Plus、文生视频CogVideoX。平台面向开发者提供模型API、Alltools API、批处理API等服务，面向企业服务提供医疗健康、汽车、游戏娱乐、文旅、智能终端、智能制造、消费等行业解决方案。

一个提供代码Artifacts的在线平台

通义千问2.5-代码-Artifacts是一个专注于代码Artifacts的平台，旨在为用户提供代码相关的资源和服务。该平台可能包含代码示例、开发工具、代码管理等功能，以提高开发者的工作效率和代码质量。它可能依托于人工智能技术，提供智能代码辅助和自动化测试等功能，具有提高开发效率、降低错误率等优点。

生成Arduino代码的AI代码生成器

Please Don't Code是一款能够为Arduino生成代码的AI代码生成器。它能够帮助开发者节省时间，实现嵌入式系统的快速开发。请 Don't Code提供了一个简单易用的界面，用户只需输入相关参数，即可生成适用于Arduino的代码。该产品的定价信息请查阅官方网站。

开箱即用的私有化大模型工具集

FlashAI免费一键部署本地大模型是一个搭载本地知识库的私有化大模型工具集，支持多种语言，具备文本生成、文档翻译等功能，适用于需要高效处理文本信息的企业和个人。

新一代开放代码模型，提升编程效率。

Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员，专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据，提升了代码能力，同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言，并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可，旨在加速代码智能的应用。

多语言代码大模型基座

CodeShell 是一个多语言代码大模型基座，具有强大的代码基础能力。它支持代码生成、代码补全、代码问答等功能。CodeShell 在权威的代码评估 Benchmark 上取得了最优的成绩，并提供了部署方案与 IDE 插件。

多语言晚交互检索模型，支持嵌入和重排

Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型，基于ColBERT架构构建，支持89种语言，并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义，通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力，同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。

开启代码智能新篇章的模型

WaveCoder是由微软亚洲研究院开发的代码大语言模型，通过指令微调增强代码大语言模型的广泛性和多功能性。它在代码摘要、生成、翻译、修复等多个编程任务上展现出卓越的性能。WaveCoder的创新之处在于其使用的数据合成框架和两阶段指令数据生成策略，确保了数据的高质量和多样性。该模型的开源，为开发者提供了一个强大的编程辅助工具，有助于提高开发效率和代码质量。

多模态嵌入模型，实现文本、图像和截图的无缝检索。

Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型，它能够将文本和图像（包括PDF、幻灯片、表格等的截图）进行向量化处理，并捕捉关键视觉特征，从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步，对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率，相较于其他模型表现出色。

Google推出的一系列轻量级、先进的开放式模型

Gemma是Google推出的一系列开源的轻量级语言模型系列。它结合了全面的安全措施,在尺寸上实现了优异的性能,甚至超过了一些较大的开放模型。可以无缝兼容各种框架。提供快速入门指南、基准测试、模型获取等,帮助开发者负责任地开发AI应用。

优化PR审查，专注于最重要的代码

Pull Request Review Helper是一款优化PR审查的Chrome插件，通过自动化繁琐的审查任务，帮助开发者专注于代码中最重要的部分。它能够读取Bitbucket和Github的PR，并生成代码优化建议，节省您大量的手动工作。此外，它还提供无缝的评论功能、自动滚动和代码高亮等功能，使您能够更轻松地识别代码中的变化。您可以用它来审查外部PR，也可以用它进行自审查，提升代码质量。Review Helper让开发者能够专注于代码的更复杂和精妙之处，从而提高生产力和效率。

无代码AI嵌入式小组件

InteraxAI是一个无代码白标平台,提供可监控和可嵌入的AI小组件,无需编写任何代码。它允许无缝集成AI功能如文本补全、聊天机器人、图像生成等到网站、博客或SaaS平台中,开发者可以通过配置API和定制样式来 DIY AI小组件,同时可以通过会员计划或按使用次数收费来获利。关键词:聊天机器人、文本生成、图像生成、无代码、SaaS、API、嵌入式。

代码演示平台，提供智能问答体验

通义千问2.5-代码-demo是一个在线平台，旨在通过代码演示为用户提供智能问答体验。该平台结合了最新的人工智能技术，能够理解用户的查询意图，并提供准确的回答。它的重要性在于能够辅助开发者和技术人员快速解决问题，提高工作效率。产品背景信息显示，该平台在2024年11月11日更新，已经提供了1581次访问，显示了其受欢迎程度。

嵌入编辑器，优化向量搜索

Embedditor是一款开源的嵌入编辑器，类似于MS Word，能够帮助您充分利用向量搜索。通过用户友好的界面，改进您的嵌入元数据和嵌入标记。无缝应用高级NLP清洗技术，如TF-IDF，规范化和丰富您的嵌入标记，提高LLM相关应用的效率和准确性。优化您从向量数据库获取的内容的相关性，智能拆分或合并内容，基于其结构添加空白或隐藏标记，使块更具语义一致性。您可以完全控制您的数据，轻松在个人计算机上或专用企业云或本地环境中部署Embedditor，提高数据安全性。通过应用Embedditor的高级清洗技术，过滤掉嵌入中的无关标记，如停用词、标点符号和低相关性的常用词，您可以节省多达40%的嵌入和向量存储成本，同时获得更好的搜索结果。

aiXcoder-7B，百亿级代码大模型

aiXcoder-7B是一个拥有70亿参数的代码大模型，专为企业级软件开发设计。其性能超越340亿参数的Codellama模型，在真实开发场景下表现卓越。支持算法题和多文件复杂代码场景，生成完整代码块、偏好短小代码，提升维护成本、代码质量。开源且可私有化部署。