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ClovisEmbeddings

ClovisEmbeddings

bge-m3Recherche sémantique

Modèle de transformation de texte en vecteurs sémantiques (embeddings). Utilisé pour la recherche sémantique, la similarité, le clustering et l'indexation vectorielle dans les pipelines RAG.

RequêtePassageTexte longBatchVecteur dense[0.012, −0.034, 0.081, …]1 024 dimensions Exemple d'utilisationRecherche sémantiqueCalcul de similaritéIndexation RAGClustering

Capacités

EntréeCe que vous pouvez envoyer
ContenuUn texte ou un lot de textes
Formats acceptésTexteListe de textes
SortieCe que le modèle produit
Taille du vecteur1 024 dimensions
Formats produitsFloatBase64
Traitement par lotOui
Tokens facturésEntrée uniquement

Endpoints compatibles