要在 Python 中安装和使用 Sentence Transformers 库，首先需要设置一个兼容的环境。该库依赖于 PyTorch 或 TensorFlow，因此请确保已安装其中一个框架。使用 pip install sentence-transformers 将库添加到您的 Python 环境中。如果遇到问题，请检查您的 Python 版本（需要 3.6 或更高版本）并验证 PyTorch 是否已单独安装（如果需要）——例如，使用 pip install torch 获取 CPU 支持，或使用 pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 获取 CUDA GPU 支持。对于隔离的环境，考虑使用 venv 或 conda 创建虚拟环境以避免依赖冲突。安装完成后，通过运行 python -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; print('Success')" 进行测试，以确认没有导入错误。
安装完成后，导入库的核心组件即可开始生成向量嵌入。首先使用 from sentence_transformers import SentenceTransformer 访问模型类。加载预训练模型，例如 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')，这是一个轻量级选项，适合通用用途。要将句子编码为向量嵌入，请使用 embeddings = model.encode(["Your text here"])，它会返回一个 NumPy 向量数组。例如，传入 ["Hello, world!", "Machine learning is fun."] 将生成一个二维数组，其中每一行对应一个句子的向量嵌入。您还可以自定义编码参数，例如 convert_to_tensor=True 以返回 PyTorch 张量而非 NumPy 数组。该库支持批量处理，对于大型数据集非常高效。
选择模型时，可以查阅库的文档或社区仓库中的选项。像 all-mpnet-base-v2 这样的模型在语义任务中提供更高的准确性，而 paraphrase-MiniLM-L3-v2 则针对速度进行了优化。如果需要多语言支持，可以考虑 distiluse-base-multilingual-cased-v1。在故障排除方面，常见问题包括内存不足错误（通过减小批量大小来解决）或性能缓慢（切换到更小的模型）。如果在模型下载过程中遇到 HTTP 错误，可以从 Hugging Face Hub 手动下载模型文件，然后使用 model = SentenceTransformer('/path/to/model') 在本地加载。为了与其他工具集成，生成的向量嵌入可以直接在 scikit-learn 中用于聚类，或者使用 numpy.save 保存到磁盘以供后续分析。