trakad-embed-v2 — Hakan Sabuniş разработал модель эмбеддингов для семантического поиска по турецкой академической литературе. Это дообученная версия sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2: её обучали на 633 тысячах пар заголовок–аннотация турецких диссертаций с подбором сложных отрицательных примеров по тематике и contrastive loss. Модель построена на XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и преобразует текст в 768-мерные векторы; для сравнения используется косинусное сходство. Контекст — до 514 токенов.

Модель предназначена прежде всего для поиска релевантных научных работ и извлечения документов в RAG-системах на турецком языке. В оценке для TürkResearcher сообщается о росте точности цитирования на 9,9% и faithfulness на 7,8% относительно базовой модели, а для категории компьютерных наук — о приросте 42,6%. Эти результаты относятся к описанному в карточке RAG-сценарию. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0; для обучения использованы аннотации диссертаций YÖK с лицензией CC-BY-4.0.