Instructions to use i1j/retriever with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

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]

Notebooks
Google Colab
Kaggle

retriever / 2_Normalize /config.json

i1j

Upload folder using huggingface_hub

f9f20b4 verified about 1 month ago

Raw History Blame Contribute Delete

100 Bytes

	{
	"module_input_name": "sentence_embedding",
	"module_output_name": "sentence_embedding"
	}