How to use i1j/retriever with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("i1j/retriever") sentences = [ "Нужно ли закрывать перегон, если СПК заезжает и съезжает в границах одного и того же перегона?", "ПТЭ (Правила технической эксплуатации). ИНСТРУКЦИЯ ПО ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ И МАНЕВРОВОЙ РАБОТЫ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. ПОРЯДОК ДВИЖЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНОГО ПОДВИЖНОГО СОСТАВА НА КОМБИНИРОВАННОМ ХОДУ\nОрганизация движения СПК на перегоне:\n\nВ случае заезда и съезда СПК в пределах одного перегона данный перегон закрывается и открывается в соответствии с настоящим Порядком.", "ПТЭ (Правила технической эксплуатации). ИНСТРУКЦИЯ ПО ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ И МАНЕВРОВОЙ РАБОТЫ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. ПОРЯДОК ДВИЖЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНОГО ПОДВИЖНОГО СОСТАВА НА КОМБИНИРОВАННОМ ХОДУ\nОрганизация движения СПК на перегоне:\n\nДвижение СПК по раздельным пунктам и перегонам осуществляется в соответствии с настоящим Порядком.", "ПТЭ (Правила технической эксплуатации). ИНСТРУКЦИЯ ПО ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ И МАНЕВРОВОЙ РАБОТЫ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. ПОРЯДОК ДВИЖЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНОГО ПОДВИЖНОГО СОСТАВА НА КОМБИНИРОВАННОМ ХОДУ\nОбщие положения:\n\nЗаезд (съезд) СПК на железнодорожный путь допускается производить на железнодорожных путях перегонов, отдельных железнодорожных путях железнодорожных станций или железнодорожных путях необщего пользования, в том числе на специально оборудованных площадках." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
