dimensi vektor

Model embedding telah menjadi fondasi utama bagi RAG, pencarian semantik, dan sistem rekomendasi. Sebagai versi komersial terbaru dari seri Qwen3-Embedding, text-embedding-v4 kini menjadi salah satu pilihan utama bagi pengembang dalam membangun sistem pencarian vektor, berkat 8 pilihan dimensi vektor (2048, 1536, 1024, 768, 512, 256, 128, 64) dan performa multibahasa MTEB yang unggul. Namun, banyak…