Data Science by ODS.ai 🦜

Forwarded from GigaDev — разработка GigaChat

🚀 Обновление Giga-Embeddings: лидер ruMTEB и открытая лицензия

Мы выпускаем обновление Giga-Embeddings — 3B модель для преобразования текста в семантические векторы. Идеально для RAG, поиска и кластеризации.

📈 Метрики #1 в ruMTEB (74.1) — уверенный отрыв среди open-source.

🧩 Зачем это вам
• Надёжный RAG без галлюцинаций: точнее извлекает факты из базы.
• Поиск по документам и тикетам, FAQ-боты, дубликаты/кластеризация.
• Быстрый старт в проде: свободная лицензия, коммерческое использование разрешено.

⚙️ Как попробовать за 60 секунд

# pip install sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
m = SentenceTransformer("ai-sage/Giga-Embeddings-instruct")
emb = m.encode([
    "Как настроить доступ к базе знаний?",
    "Инструкция по онбордингу саппорта",
])
print(emb.shape)  # (2, D)

📚 Полезные ссылки:
• GitVerse
• HF

❤4👍2

www.tgoop.com/opendatascience/2629

2.32K viewsSep 30 at 11:03

🚀 Обновление Giga-Embeddings: лидер ruMTEB и открытая лицензия

Мы выпускаем обновление Giga-Embeddings — 3B модель для преобразования текста в семантические векторы. Идеально для RAG, поиска и кластеризации.

📈 Метрики #1 в ruMTEB (74.1) — уверенный отрыв среди open-source.

🧩 Зачем это вам
• Надёжный RAG без галлюцинаций: точнее извлекает факты из базы.
• Поиск по документам и тикетам, FAQ-боты, дубликаты/кластеризация.
• Быстрый старт в проде: свободная лицензия, коммерческое использование разрешено.

⚙️ Как попробовать за 60 секунд

# pip install sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
m = SentenceTransformer("ai-sage/Giga-Embeddings-instruct")
emb = m.encode([
    "Как настроить доступ к базе знаний?",
    "Инструкция по онбордингу саппорта",
])
print(emb.shape)  # (2, D)

BY Data Science by ODS.ai 🦜