Модель gte-large embedding преобразует английские предложения, абзацы и документы средней длины в 1024‑мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для информационного поиска, семантического текстового сходства, повторного ранжирования и...
# Запрос к API VEGA через thenlper/gte-large
curl https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY" \
-d '{
"model": "thenlper/gte-large",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Hello!" }
]
}'