# 高次元ベクトル検索

Qwen3 Embeddingモデルシリーズは通義ファミリーの最新の独自開発モデルで、テキスト埋め込みとソートタスク用に設計され、100種類以上の言語をサポートし、MTEB多言語ランキングで1位を獲得しています。

これはmultilingual-e5-largeをファインチューニングした文変換モデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングし、意味的類似度計算やテキスト検索などのタスクに使用されます。

これはModernBERT-largeからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、文章や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングし、意味的テキスト類似性や意味検索などのタスクをサポートします。

これは職位名マッチングと類似度計算に特化して訓練されたsentence-transformersモデルで、all-mpnet-base-v2をファインチューニングしており、大量の職位名と関連スキル/要件を含む訓練データを使用しています。