embeddings model

用户寻求区分 JEV 意图路由与基础嵌入模型

用户正在寻求澄清 JEV (Jarvis Workflow) 与标准嵌入模型之间的区别，特别是在意图识别的背景下。他们提供了一个 Python 脚本，该脚本使用 Ollama 的 `nomic-embed-text` 模型来计算给定短语与各种意图的示例话语之间的余弦相似度。该脚本演示了如何将这些相似度用作原始路由信号，促使用户要求更详细地解释 JEV 与基本嵌入方法相比的独特之处。