通义千问是否采用了embedding模型？

通义千问搭载了名为“通用文本向量”的embedding模型，这是一种基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务。

通义千问使用的embedding模型具有以下几个特点：

1、多语言支持

覆盖语种：支持全球多个主流语种，满足不同地区和国家的需求。

统一向量：为不同语言提供统一的向量空间，便于跨语言的文本处理和分析。

2、高质量输出

转换效率：帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。

应用广泛：生成的向量数据可以用于机器学习模型的训练、推理和部署。

3、易用性设计

SDK支持：提供了Python和Java等语言的SDK，方便开发者调用。

输入灵活：支持字符串、字符串列表和文件三种输入方式，满足不同场景的需求。

4、集成便捷

API接入：通过简单的API接入，可以快速实现LLM大模型的相关功能。

示例丰富：提供详细的调用示例，帮助开发者快速上手。

通义千问搭载的通用文本向量模型是一个功能强大且易于使用的多语言文本嵌入模型，它为文本数据的快速转换和高质量向量服务的提供奠定了基础。