Модель embedding multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в 768‑мерное плотное векторное пространство, создавая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для поиска вопросов и ответов, семантического поиска и оценки сходства в разнообразном контенте.
# Запрос к API VEGA через sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
curl https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY" \
-d '{
"model": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Hello!" }
]
}'