How to use Jbbok/my-embeddinggemma-2-dart with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Jbbok/my-embeddinggemma-2-dart") sentences = [ "에스케이하이닉스의 제78기 반도체 부문(DRAM, NAND Flash 등 제품 외) 매출액은 얼마인가요?", "에스케이하이닉스(주) | 사업보고서 | 2025-12-31\n\n나. 회사의 현황\n※ 한국채택국제회계기준에 따라 작성된 연결 기준 실적입니다.\n\n(나) 공시대상 사업부문의 구분\n\n[제78기] (단위: 백만원)\n\n## 구분\n\n### 반도체 부문\n* 매출액: 97,146,675\n* 매출액 비중: 100.0%\n* 주요제품: DRAM, NAND Flash 등\n\n### 합계\n* 매출액: 97,146,675\n* 매출액 비중: 100.0%\n* 주요제품: -", "에스케이하이닉스(주) | 사업보고서 | 2025-12-31\n\n23. 매출액\n고객과의 계약에서 생기는 수익의 품목별 구분에 대한 공시 당기 (단위 : 백만원)\n\n## 고객과의 계약에서 생기는 수익의 품목별 구분에 대한 공시 (1)\n\n### 수익(매출액)\n(ifrs-full:Revenue)\n* 부문 합계 : 86852117000000 KRW\n* DRAM (DramMemberOfSegmentsMember)\n * 73572794000000 KRW\n* NAND Flash (NandFlashMemberOfSegmentsMember)\n * 12414618000000 KRW\n* 기타 (OthersMemberOfSegmentsMember)\n * 864705000000 KRW", "에스케이하이닉스(주) | 사업보고서 | 2025-12-31\n\n나. 녹색경영 현황\n\n(1) 온실가스 배출량 관리/감축 활동 추진 당사는 '기후위기 대응을 위한 탄소중립 녹색성장 기본법(2022.03.25 시행)' 및 '온실가스 배출권의 할당 및 거래에 관한 법률'에 의거 2014년 9월 12일 배출권 할당대상업체로 지정되어(환경부 고시 제2014-162호), 2015년부터 온실가스 배출권거래제 참여기업으로 할당된 온실가스 배출량을 달성하기 위해 온실가스 저감장치(스크러버) 측정 기술을 개발/운영하여 배출량 저감을 유도하고, 배출권 거래를 포함한 배출권 관리/감축 등의 전사 TF 활동을 추진하고 있습니다. 배출권거래법 제24조에 따라, 정부에 보고하는 명세서 기재 내용을 기준으로 2025년 예상 온실가스 배출량은 최종 4,994,862만톤CO2e(tCO2e)입니다.\n\n당사의 온실가스 배출량 및 에너지 사용량 정보는 다음과 같습니다." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
