Embedding模型
平台自研的 Embedding 模型(嵌入模型)，能够将文本数据转换为高维向量表示，将具有相似含义的文本存储于非常接近的位置，以此来精准捕捉文本词汇、语义和上下文信息。适用于摘要、推荐、寻找相似内容、语义搜索和分类等多种任务。与传统的关键词搜索相比，向量搜索结果更快、更准确。
Embedding模型
平台自研的 Embedding 模型(嵌入模型)，能够将文本数据转换为高维向量表示，将具有相似含义的文本存储于非常接近的位置，以此来精准捕捉文本词汇、语义和上下文信息。适用于摘要、推荐、寻找相似内容、语义搜索和分类等多种任务。与传统的关键词搜索相比，向量搜索结果更快、更准确。
Embedding模型
平台自研的 Embedding 模型(嵌入模型)，能够将文本数据转换为高维向量表示，将具有相似含义的文本存储于非常接近的位置，以此来精准捕捉文本词汇、语义和上下文信息。适用于摘要、推荐、寻找相似内容、语义搜索和分类等多种任务。与传统的关键词搜索相比，向量搜索结果更快、更准确。
采用多语言训练
采用多语言训练
基于大模型训练的多语言嵌入模型，具有4096维的向量表示，创造了丰富、通用的语言表示向量，支持不同语言在向量空间上的相互搜索而无需翻译，使得文本理解、分析等各种语言任务更准确和高效。
基于大模型训练的多语言嵌入模型，具有4096维的向量表示，创造了丰富、通用的语言表示向量，支持不同语言在向量空间上的相互搜索而无需翻译，使得文本理解、分析等各种语言任务更准确和高效。
优秀的中文嵌入
优秀的中文嵌入
模型基于大量中文语料数据进行训练，能够充分理解丰富的中文语言知识，掌握多种不同的文体和方言，包括书面语、口语、新闻语言等，从而更好地捕捉中文语境下的语义信息。在文本分类、命名实体识别、机器翻译等中文自然语言处理任务中性能表现优异。
模型基于大量中文语料数据进行训练，能够充分理解丰富的中文语言知识，掌握多种不同的文体和方言，包括书面语、口语、新闻语言等，从而更好地捕捉中文语境下的语义信息。在文本分类、命名实体识别、机器翻译等中文自然语言处理任务中性能表现优异。
模型性能表现
模型性能表现
应用实例
应用实例
多语言语义搜索
嵌入模型支持语义或相似度搜索。无论哪种语言，都可以精准捕捉数据的含义和上下文，更理解用户意图，无需做到关键词完全匹配，找到与用户搜索的相关产品，提高搜索准确性
个性化产品推荐
嵌入模型通过不断学习，识别相似文档数据以及嵌入空间的向量，可用于个性化产品推荐。向用户推荐购买相同产品的同类型用户喜欢的其他产品，或根据不同标签、指标对产品推荐进行排名
跨语言内容审核
同时处理多种语言，准确地检测、过滤和审核在线内容，而无需为每种语言构建独立的审核模型，确保用户生成的内容符合平台政策和条规
采用多语言训练
基于大模型训练的多语言嵌入模型，具有4096维的向量表示，创造了丰富、通用的语言表示向量，支持不同语言在向量空间上的相互搜索而无需翻译，使得文本理解、分析等各种语言任务更准确和高效。
优秀的中文嵌入
模型基于大量中文语料数据进行训练，能够充分理解丰富的中文语言知识，掌握多种不同的文体和方言，包括书面语、口语、新闻语言等，从而更好地捕捉中文语境下的语义信息。在文本分类、命名实体识别、机器翻译等中文自然语言处理任务中性能表现优异。
模型性能表现
应用实例
多语言语义搜索
嵌入模型支持语义或相似度搜索。无论哪种语言，都可以精准捕捉数据的含义和上下文，更理解用户意图，无需做到关键词完全匹配，找到与用户搜索的相关产品，提高搜索准确性
推荐
嵌入模型通过不断学习，识别相似文档数据以及嵌入空间的向量，可用于产品推荐。向用户推荐购买相同产品人喜欢的其他产品，或根据不同标签、指标对产品推荐进行排名
跨语言内容审核
同时处理多种语言，准确地检测、过滤和审核在线内容，而无需为每种语言构建独立的审核模型，确保用户生成的内容符合平台政策和条规
服务
我们提供全面的企业级大模型服务解决方案。客户可以通过我们的API接口访问多版本模型，并依据使用量实行计费。此外，我们亦支持私有化部署和各类定制化需求。请提交您的需求，我们将尽快给予回复，期待为您提供专业的支持！
采用多语言训练
基于大模型训练的多语言嵌入模型，具有4096维的向量表示，创造了丰富、通用的语言表示向量，支持不同语言在向量空间上的相互搜索而无需翻译，使得文本理解、分析等各种语言任务更准确和高效。
优秀的中文嵌入
模型基于大量中文语料数据进行训练，能够充分理解丰富的中文语言知识，掌握多种不同的文体和方言，包括书面语、口语、新闻语言等，从而更好地捕捉中文语境下的语义信息。在文本分类、命名实体识别、机器翻译等中文自然语言处理任务中性能表现优异。
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多语言语义搜索
嵌入模型支持语义或相似度搜索。无论哪种语言，都可以精准捕捉数据的含义和上下文，更理解用户意图，无需做到关键词完全匹配，找到与用户搜索的相关产品，提高搜索准确性
推荐
嵌入模型通过不断学习，识别相似文档数据以及嵌入空间的向量，可用于产品推荐。向用户推荐购买相同产品人喜欢的其他产品，或根据不同标签、指标对产品推荐进行排名
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同时处理多种语言，准确地检测、过滤和审核在线内容，而无需为每种语言构建独立的审核模型，确保用户生成的内容符合平台政策和条规
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采用多语言训练
基于大模型训练的多语言嵌入模型，具有4096维的向量表示，创造了丰富、通用的语言表示向量，支持不同语言在向量空间上的相互搜索而无需翻译，使得文本理解、分析等各种语言任务更准确和高效。
优秀的中文嵌入
模型基于大量中文语料数据进行训练，能够充分理解丰富的中文语言知识，掌握多种不同的文体和方言，包括书面语、口语、新闻语言等，从而更好地捕捉中文语境下的语义信息。在文本分类、命名实体识别、机器翻译等中文自然语言处理任务中性能表现优异。
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多语言语义搜索
嵌入模型支持语义或相似度搜索。无论哪种语言，都可以精准捕捉数据的含义和上下文，更理解用户意图，无需做到关键词完全匹配，找到与用户搜索的相关产品，提高搜索准确性
推荐
嵌入模型通过不断学习，识别相似文档数据以及嵌入空间的向量，可用于产品推荐。向用户推荐购买相同产品人喜欢的其他产品，或根据不同标签、指标对产品推荐进行排名
跨语言内容审核
同时处理多种语言，准确地检测、过滤和审核在线内容，而无需为每种语言构建独立的审核模型，确保用户生成的内容符合平台政策和条规
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