YandexGPT Embeddings — Doc
ID: yandex/text-search-doc
14,44 ₽
Запрос / 1М
—
Ответ / 1М
—
Изображение вход / 1М
—
Изображение выход / 1М
0
Контекст
—
Макс. ответ
Провайдеры для YandexGPT Embeddings — Doc
Подробнее о «YandexGPT Embeddings — Doc»
Векторизует текст документов для семантического поиска и поиска по смыслу; предназначена для индексации корпуса и работы в паре с моделью запросов.
Суть
Модель преобразует текст документов в эмбеддинги — векторные представления, используемые для поиска по смысловой близости. В Yandex AI Studio предусмотрены модели векторизации текста; документный вариант применяют для представления индексируемых материалов.
Сильные стороны
Модель рассчитана на документную сторону семантического поиска. Для сопоставления с пользовательскими запросами её используют вместе с вариантом text-search-query: документы и запросы кодируются предназначенными для них моделями, после чего система может искать близкие по смыслу материалы.
Типовые сценарии
- Индексация текстовой базы знаний, каталога или коллекции документов.
- Построение семантического поиска по собственным данным.
- Получение векторов документов для дальнейшего поиска по сходству в приложении.
Ограничения
Это модель векторизации, а не генератор ответов: она возвращает эмбеддинги, а не готовый текст. Для полноценного поиска приложению также нужны хранение и сопоставление векторов, а также обработка пользовательского запроса; для него предусмотрен отдельный вариант модели. В каталоге указаны текстовый вход и векторный выход; длина контекста и дополнительные возможности не указаны.
