---
language:
- kk
- ru
- en
license: apache-2.0
tags:
- feature-extraction
- sentence-similarity
- multilingual
pipeline_tag: sentence-similarity
base_model: BAAI/bge-m3
model-index:
- name: darmm-embedding-multilingual
  results:
    - task:
        type: retrieval
        name: Retrieval
      metrics:
        - type: recall_at_1
          value: 0.9444
        - type: recall_at_3
          value: 1.0
        - type: recall_at_5
          value: 1.0
        - type: recall_at_10
          value: 1.0
---

# Darmm Multilingual Embedding

Multilingual embedding model (Kazakh/Russian/English) fine-tuned from `BAAI/bge-m3` for Darmm FAQ and product content retrieval.

## Usage

### Direct model usage (Hugging Face)
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("Darmm/darmm-embedding-multilingual")
sentences = ["Darmm қызметтері қандай?", "What services does Darmm provide?"]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
```

## Training data (verified)
- Darmm landing, academy, and mentor site text extracted from local sources.

## Training setup
- Base model: `BAAI/bge-m3`.
- Loss: `MultipleNegativesRankingLoss` (default in `scripts/train_embeddings.py`).
- Typical training params in this repo: `epochs=3`, `batch_size=2`, `max_seq_length=128`.

## Evaluation
Evaluation uses paraphrased FAQ questions mapped to the FAQ corpus:
- Corpus: `data/faq_chunks.jsonl` (369 chunks)
- Queries: `data/eval_questions.jsonl` (90 questions)

## Paper & Documentation

<details>
<summary>🇬🇧 English</summary>

# Darmm: Multilingual Embeddings for FAQ Retrieval

## Abstract
We present a multilingual embedding model fine‑tuned for Darmm FAQ and product knowledge retrieval in Kazakh, Russian, and English. The model is based on `BAAI/bge-m3` and trained on Darmm website content and a handcrafted FAQ corpus. We evaluate on paraphrased FAQ questions mapped to the FAQ corpus.

## 1. Dataset
- **Sources**: Darmm landing, academy, and mentor site content (local sources) plus handcrafted FAQ data.
- **FAQ corpus**: 150 topics × 3 languages = 450 Q/A documents.
- **Chunked corpus**: 369 chunks in `data/faq_chunks.jsonl`.

## 2. Training
- **Base model**: `BAAI/bge-m3`
- **Loss**: `MultipleNegativesRankingLoss`
- **Params**: `epochs=3`, `batch_size=2`, `max_seq_length=128`

## 3. Results
Evaluation on `data/eval_questions.jsonl` (90 paraphrased queries) against the FAQ corpus:
- Recall@1 = 0.9444
- Recall@3/5/10 = 1.0

## 4. Limitations
- Performance depends on query style and corpus quality.
- Short UI strings can reduce relevance; prefer richer FAQ or docs.
- Validate with real user questions and a held‑out test set.

</details>

<details>
<summary>🇰🇿 Қазақша</summary>

# Darmm: FAQ іздеуге арналған көптілді эмбеддингтер

## Аңдатпа
Бұл модель Darmm‑ның FAQ және өнім білім базасын қазақ, орыс және ағылшын тілдерінде іздеуге арналған. Негізі `BAAI/bge-m3`, оқыту Darmm сайт контенті мен қолмен жасалған FAQ жиынына жүргізілді. Бағалау парафраз сұрақтар арқылы жасалды.

## 1. Деректер
- **Көздер**: Darmm landing/academy/mentor сайттарының локал контенті және FAQ жиыны.
- **FAQ корпусы**: 150 тақырып × 3 тіл = 450 Q/A құжаты.
- **Чанкталған корпус**: `data/faq_chunks.jsonl` ішінде 369 чанк.

## 2. Оқыту
- **Негізгі модель**: `BAAI/bge-m3`
- **Loss**: `MultipleNegativesRankingLoss`
- **Параметрлер**: `epochs=3`, `batch_size=2`, `max_seq_length=128`

## 3. Нәтижелер
`data/eval_questions.jsonl` (90 парафраз сұрақ) арқылы бағалау:
- Recall@1 = 0.9444
- Recall@3/5/10 = 1.0

## 4. Шектеулер
- Нәтиже сұрақ стилі мен корпус сапасына тәуелді.
- Қысқа UI мәтіндері релевантты төмендетуі мүмкін.
- Нақты пайдаланушы сұрақтарымен міндетті түрде тексеріңіз.

</details>

<details>
<summary>🇷🇺 Русский</summary>

# Darmm: Мультиязычные эмбеддинги для FAQ‑поиска

## Аннотация
Модель предназначена для поиска по FAQ и базе знаний Darmm на казахском, русском и английском. Основана на `BAAI/bge-m3` и дообучена на локальном контенте сайтов Darmm и ручном FAQ‑корпусе. Оценка проводится на перефразированных вопросах.

## 1. Данные
- **Источники**: локальный контент сайтов Darmm и FAQ‑корпус.
- **FAQ корпус**: 150 тем × 3 языка = 450 Q/A документов.
- **Чанкованный корпус**: 369 чанков в `data/faq_chunks.jsonl`.

## 2. Обучение
- **Базовая модель**: `BAAI/bge-m3`
- **Loss**: `MultipleNegativesRankingLoss`
- **Параметры**: `epochs=3`, `batch_size=2`, `max_seq_length=128`

## 3. Результаты
Оценка на `data/eval_questions.jsonl` (90 перефразированных запросов):
- Recall@1 = 0.9444
- Recall@3/5/10 = 1.0

## 4. Ограничения
- Результаты зависят от стиля запросов и качества корпуса.
- Короткие UI‑строки снижают релевантность.
- Проверяйте на реальных пользовательских вопросах.

</details>

## Intended use
- FAQ search and internal knowledge retrieval across kk/ru/en.
- RAG pipelines for Darmm services.

## Limitations
- Results depend on corpus quality and query style.
- Short UI strings reduce relevance; prefer fuller FAQ or documentation.
- For real-world validation, use actual user queries and a held‑out test set.