# 多言語ベクトル化

Sinequaによって開発されたベクトル化ツールで、入力された段落やクエリから埋め込みベクトルを生成し、文の類似度計算や検索タスクに使用されます。

これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、EC分野のテキスト類似度計算や意味検索タスクに適しています。

Sinequaが開発した多言語ベクトル化ツールで、入力された段落やクエリに対して埋め込みベクトルを生成し、類似度計算や情報検索に使用されます。

sentence-transformersフレームワークに基づいて構築されたアニメ分野専用テキストベクトルモデルで、アニメ分野の知識を統合したテキストベクトル表現を生成できます。

これはsentence - transformersに基づくインドネシア語の文埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングできます。