How to use Atipico1/my-retriever with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Atipico1/my-retriever") sentences = [ "접지 정의 전기", "1 레지덴시아 레스토랑 손 플로리아나 마요르카 ⢠칼라 보나 마요르카 칼라 보나에 있는 매력적인 호텔입니다. 2 칼라 보나의 어항 근처에 위치한 레지덴시아 손 플로리아나는 휴식과 평온을 찾고 레스토랑에서 훌륭한 요리를 즐길 수 있는 커플에게 완벽합니다.호텔 프로투르 알리시아는 칼라 보나의 해변가에 바로 위치하고 있으며 칼라 밀러 만과 칼라 보나 해변의 멋진 바다 전망을 제공합니다.", "전기 공급 시스템에서 접지(grounding) 시스템은 전도체의 전기적 전위를 지구의 전도성 표면과 관련하여 정의합니다. 접지 시스템의 선택은 전력 공급의 안전성과 전자기 호환성에 영향을 미칩니다.전기 회로는 여러 가지 이유로 접지(ground)에 연결될 수 있습니다. 메인 전원 장비에서 노출된 금속 부품은 전기 절연이 실패할 경우 위험한 전압에 대한 사용자 접촉을 방지하기 위해 접지에 연결됩니다.", "접지 전극 (파이프), 전기 접지 전극. 기술적으로 접지 파이프는 접지 전극 파이프로 알려져 있으며, 이는 가정용부터 발전소까지 모든 유형의 설치에 적합합니다. 이들은 전기 설치, 변압기 접지 및 기타 이와 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 구리 파이프는 일반적으로 접지 전극 파이프로 사용됩니다." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
