yandac/embedding_model_search_api

Para usar el modelo directamente (Sentence Transformers), primero debe instalar la biblioteca de Transformers de oraciones:

pip install -U sentence-transformers

Luego, puede cargar este modelo y ejecutar la inferencia:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("yandac/embedding_model_search_api")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
'question: Je cherche une scie dans le magasin de Dinard.  ----->query: query=Scie&context=178',
"question: J'aimerais savoir si vous avez des pinces à dénuder dans le magasin de Cabries.  ----->query: query=pince a denuder&context=66",
"question: J'ai besoin d'une goulotte pour câble électrique, disponible dans le magasin de Vitry.  ----->query: query=goulotte pour cable electrique&context=21",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Obtener las puntuaciones de similitud para las incrustaciones
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]