README.md

metadata

title: patembed embed service
emoji: 🧲
colorFrom: blue
colorTo: indigo
sdk: gradio
sdk_version: 5.50.0
app_file: app.py
pinned: false
license: cc-by-nc-sa-4.0

Service d'embedding patembed — ARIZ Copilot

Expose datalyes/patembed-base (PatenTEB, Ayaou & Cavallucci 2025) comme service d'embedding pour le reranking sémantique problème → abstracts de brevets.

Déploiement (compte Hugging Face de Denis)

1. Créer un Space : https://huggingface.co/new-space — SDK Gradio, hardware CPU basic (gratuit).
2. Pousser les 3 fichiers de ce dossier (app.py, requirements.txt, README.md) via l'onglet « Files » (glisser-déposer suffit) ou git push.
3. Premier démarrage ~5–10 min (téléchargement du modèle, ~770 Mo).
4. L'API est alors accessible via https://<user>-<space>.hf.space/gradio_api/call/predict (protocole Gradio REST à 2 requêtes : POST → event_id, GET → résultat).

Utilisation depuis l'Edge Function

La fonction patent-context appelle ce Space avec :

• task = "problem_query" pour l'énoncé du problème,
• task = "document" pour les abstracts, puis calcule les cosinus (vecteurs déjà normalisés : produit scalaire).

Note : Space public = API publique. Si besoin, passer le Space en privé et appeler avec un token HF (Authorization: Bearer hf_...).