FFM-Embedding-v2

FFM-Embedding 為增強語意搜尋的向量嵌入模型,支援繁中及 8 種多國語言,v2 全面升級文本長度及向量維度,使資訊檢索更快速、語意更精確!

FFM-Embedding-v2

★ 文本向量化工具,將複雜的文本資料轉換為向量 ★
★ 用於資訊檢索、RAG(擷取增強生成)之向量建置及搜尋 ★
★ 專注繁中向量,並支援 8 國語言(英/德/法/義/葡/印/西/泰)★
★ 8K 文本長度大升級,提升檢索效率,快速處理大量資訊 ★
★ 自訂義向量維度,最高至 2048,靈活調整,語意搜尋更精準 ★
★ OpenAI 兼容,使用 OpenAI 之 Embedding API 可快速切換模型 ★

評測超越 OpenAI 最優秀繁中向量模型

適用情境

完成複雜自然語言任務

透過 Embeddings 技術可以捕捉這些語言之間的含義,適用文字分類、問答系統、語意檢索、異常檢測、重新排序。

繁中及多國語言適用

FFM-Embedding-v2 專注於繁中向量,同時支援其他 8 種語言,使繁中及多國語言間的向量建置及搜尋更精準。

RAG(擷取增強生成)

向量模型對於 RAG 應用至關重要,Embedding-v2 支援 8K 文本長度及 2048 向量維度,使建置向量和檢索資訊更快速、更精確!

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