Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Максим Кульгин

Для создания эмбендингов (векторов) нам посоветовали (спасибо) вот эту ИИ

Для создания эмбендингов (векторов) нам посоветовали (спасибо) вот эту ИИ. На русском языке показывает отличные результаты по точности. И бесплатно. Если коротко - это компактная и быстрая модель эмбеддингов из библиотеки Sentence-Transformers, обученная распознавать смысловое сходство между текстами на многих языках... Преобразует фразы в векторы фиксированной длины, которые можно сравнивать по сходству: близкие значения означают, что тексты похожи по смыслу. Подходит для семантического поиска, поиска дубликатов/перефразов, кластеризации и рекомендаций. За счёт MiniLM (12 слоёв) даёт хороший баланс скорость/качество и низкие требования к ресурсам. Иными словами - вы собрали информацию о товарах, сделали векторизацию и дальше пытаетесь найти схожие товары между собой опираясь на близость векторов :) Русский ИТ бизнес

Для создания эмбендингов (векторов) нам посоветовали (спасибо) вот эту ИИ. На русском языке показывает отличные результаты по точности. И бесплатно.

Если коротко - это компактная и быстрая модель эмбеддингов из библиотеки Sentence-Transformers, обученная распознавать смысловое сходство между текстами на многих языках...

Преобразует фразы в векторы фиксированной длины, которые можно сравнивать по сходству: близкие значения означают, что тексты похожи по смыслу.

Подходит для семантического поиска, поиска дубликатов/перефразов, кластеризации и рекомендаций. За счёт MiniLM (12 слоёв) даёт хороший баланс скорость/качество и низкие требования к ресурсам.

Иными словами - вы собрали информацию о товарах, сделали векторизацию и дальше пытаетесь найти схожие товары между собой опираясь на близость векторов :)

Русский ИТ бизнес