Модель встраивания gte-large преобразует английские предложения, абзацы и документы средней длины в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семантические встраивания, оптимизированные для поиска информации, семантической схожести текста, переранжирования и задач кластеризации. Обученная с помощью многоступенчатого контрастирующего обучения на крупном корпусе соответствующей релевантности, она демонстрирует отличную производительность в общецелевых сценариях использования встраивания.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.embeddings.create(
model="thenlper/gte-large",
input="Текст для векторизации",
)
print(resp.data[0].embedding[:8])modelstringобязательныйinputstring | string[]обязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumbertop_kintegermin_pnumberstopstring | string[]frequency_penaltynumberpresence_penaltynumberrepetition_penaltynumberseedintegerresponse_formatobject