sentence-transformers How to use Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder-tg with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder-tg")
sentences = [
"безглютеновый хлеб",
"Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Баклажаны по-сычуаньски баклажаны, азиатская кухня, закуска, терияки, сладкий соус, пряный вкус, овощное блюдо, вегетарианское, пикантное, жареное, замаринованное, кунжут, чеснок, имбирь, рыба, рисовый уксус",
"Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Сорбет \"Манго- Маракуйя\" без доб. сахара сладость, десерт, веганский, без сахара, низкокалорийный, охлаждающий, тропические фрукты, натуральный, диетический, сахарозаменитель, фруктовый, без добавок, здоровье",
"Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Изделие х/б без глютена с семенами безглютеновый, хлеб, рисовая мука, семена, клетчатка, полезный, сытный, ароматный, выпечка, гастрономия"
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4] 
