Как получались эмбеддинги? Через какую модель и как она запускалась?

Эмбеддинги обычно получаются с помощью предобученных моделей, таких как BERT, GPT, или специализированных моделей для эмбеддингов (например, Sentence-BERT). В Python для этого часто используют библиотеки вроде Hugging Face Transformers или SentenceTransformers.

Пример получения эмбеддингов с помощью SentenceTransformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  # загружаем модель
sentences = ["Пример текста для эмбеддинга", "Еще один пример"]
embeddings = model.encode(sentences)

print(embeddings.shape)  # (2, 384) - два эмбеддинга по 384 признака

Модель запускается локально или в облаке, в зависимости от инфраструктуры. Важно правильно подготовить текст (токенизация, нормализация) и затем передать его в модель для получения векторного представления.