通義千問的embedding模型基于大型語(yǔ)言模型底座，支持多語(yǔ)言，并提供了多個(gè)版本的文本統(tǒng)一向量模型，其多語(yǔ)言支持、高維度向量生成能力和卓越的性能表現(xiàn)，為自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

通義千問有embedding模型嗎

答：通義千問擁有embedding模型，這些模型主要用于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的向量數(shù)據(jù)，以用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

一、模型概述

1、模型版本：通義千問提供了多個(gè)版本的文本向量模型，包括text-embedding-v1、text-embedding-async-v1、text-embedding-v2和text-embedding-async-v2。

2、支持語(yǔ)種：這些模型支持多種主流語(yǔ)種，包括中文、英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、法語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、印尼語(yǔ)等，部分新版本還增加了對(duì)日語(yǔ)、韓語(yǔ)、德語(yǔ)和俄羅斯語(yǔ)的支持。

二、技術(shù)優(yōu)勢(shì)

1、高維度向量：所有模型均生成1536維的向量，確保了豐富的語(yǔ)義表達(dá)能力。

2、高效處理能力：單次請(qǐng)求可處理多達(dá)25行文本數(shù)據(jù)，單行最大輸入字符長(zhǎng)度為2048，適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。

3、異步處理功能：對(duì)于大量文本數(shù)據(jù)的處理，異步模型（如text-embedding-async-v1和text-embedding-async-v2）允許單次請(qǐng)求處理多達(dá)100000行文本，提高了處理效率。

三、應(yīng)用場(chǎng)景

1、文本相似度計(jì)算：通過將文本轉(zhuǎn)換為高維向量，可以計(jì)算不同文本之間的相似度，這對(duì)于推薦系統(tǒng)、內(nèi)容審核等場(chǎng)景非常重要。

2、語(yǔ)義搜索：利用文本向量，可以進(jìn)行更智能的語(yǔ)義搜索，提高搜索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

3、自然語(yǔ)言處理任務(wù)：生成的文本向量可用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，幫助提高模型在分類、聚類、情感分析等任務(wù)中的表現(xiàn)。