Дообученная на базе Google EmbeddingGemma модель создаёт 768-мерные текстовые эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по текстовым коллекциям · ранжирование документов по сходству с запросом · поиск перефразировок и похожих предложений