Мы добавили в каталог линейку передовых моделей для создания текстовых эмбеддингов — преобразования слов или целых предложений в числовые векторы. Это ключевой элемент разработки умного поиска и работы с базами знаний.
Модели эмбеддингов позволяют компьютеру понимать скрытый смысл, контекст и схожесть фраз, а не просто искать точные совпадения по ключевым словам.
Для чего они нужны
- Создание RAG-систем — подключение корпоративных баз знаний к LLM.
- Семантический поиск — поиск ответов по смыслу запроса, даже если слова не совпадают.
- Кластеризация данных — быстрая группировка миллионов документов или отзывов по темам.
Какие модели стали доступны в панели
Multilingual-e5-large — мультиязычная модель от Microsoft. Поддерживает 100+ языков, включая русский.
Bge-m3 — флагманская модель от BAAI. Поддерживает плотные и разреженные эмбеддинги, а также мультиязычность.
Qwen3-embedding-8b — эмбеддер от Alibaba, оптимизированный под экосистему Qwen.
Все они обладают высокой скоростью обработки и легко интегрируются с популярными векторными базами данных.
Переходите в Foundation Models Catalog, выбирайте подходящую модель и подключайте ее к вашему проекту через API.
