sentence-transformers How to use TimeNtWait/e5-small-ru-products-qlora_v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("TimeNtWait/e5-small-ru-products-qlora_v1")
sentences = [
"чехол для ноутбука/Для 2016-2019 MacBook Pro 15 дюймов A1707/A1990. Бренд: Нет бренда, Вес товара, г: 300, Страна-изготовитель: Китай, Название цвета: синий, Особенности: Противоударный, Рекомендовано для: Apple, Тип: Чехол для ноутбука, Застежка: Защелка, Количество внешних карманов: 0, Максимальный размер ноутбука, дюймы: 15, Цвет товара: синий, Материал: Резина",
"чехол для ноутбука/Для 2016-2019 MacBook Pro 15 дюймов A1707/A1990. Бренд: Нет бренда, Вес товара, г: 300, Страна-изготовитель: Китай, Название цвета: синий, Особенности: Противоударный, Рекомендовано для: Apple, Тип: Чехол для ноутбука, Застежка: Защелка, Количество внешних карманов: 0, Максимальный размер ноутбука, дюймы: 15, Цвет товара: синий, Материал: Резина",
"DDA005 микросхема. Количество в упаковке, шт: 1, Вид активного компонента: Микросхемы, Бренд: OEM, Вес товара, г: 0.2, Тип корпуса для электрокомпонентов: Стандартный, Тип: Активные компоненты",
"Клавиатура Vbparts для Lenovo IdeaPad Z560 / Z565 / G570 / G770 003123. Партномер: 837336, Бренд: TopON, Страна-изготовитель: Китай, Тип: Аккумулятор для ноутбука, Гарантийный срок: 1 год, Цвет товара: белый, серый"
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4] 
