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Qdrant 发布支持注意力权重的 MiniLM ONNX 模型用于 BM42 检索
原标题：Qdrant/all_miniLM_L6_v2_with_attentions
AI 摘要
Qdrant 在 Hugging Face 发布了 all-MiniLM-L6-v2 的 ONNX 移植版本，该版本经过调整可返回注意力权重，用于 BM42 稀疏检索。模型需配合 Qdrant 的 Modifier.IDF 配置使用，并可通过 FastEmbed 的 SparseTextEmbedding 接口调用。这为 Qdrant 用户提供了官方支持的 BM42 稀疏向量嵌入方案。
以上摘要由 AI 生成，可能存在误差。事实请以原文为准。
正文节选
--- license: apache-2.0 language: - en pipeline_tag: sentence-similarity --- ONNX port of [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) adjusted to return attention weights. This model is intended to be used for [BM42 searches](https://qdrant.tech/articles/bm42/). ### Usage Here's an example of performing inference using the model with [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed). > Note: This model is supposed to be used with Qd
发布时间：2026-10-27 20:31
抓取时间：2026-10-27 20:32
来源机构：Hugging Face