sentence-transformers How to use Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder_distill-tgd with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder_distill-tgd")
sentences = [
"цветная",
"Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Гребешки с цветной капустой гребешки, цветная капуста, трюфельное масло, кервель, морепродукты, нежные, ореховое масло, gourmet, кулинария Нежные морские гребешки с ароматным трюфельным и ореховым маслом Нуазет",
"Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Тартин пшенично-ржаной, половинка тортилья, хлеб, закваска, безглютеновый, веганский, полезные продукты, выпечка, бутерброды, без искусственных добавок, натуральные ингредиенты Воздушный хлеб с хрустящей корочкой из пшеничной, ржаной обдирной и цельнозерновой муки. Сочный мякиш с лёгкой кислинкой от закваски.",
"Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Капуста цветная Чудесный край весовая замороженная ~1 кг замороженная, овощи, круглогодичное потребление, Россия, весовая Капуста цветная весовая, круглогодичное потребление. Страна производитель-Россия"
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4] 
