deepset-mxbai-embed-de-large-v1

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FP16
license:apache-2.0
by
mixedbread-ai
Embedding Model
OTHER
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Mobile
Laptop
Server
2GB+ RAM
Mobile
Laptop
Server
Quick Summary

AI model with specialized capabilities.

Device Compatibility

Mobile
4-6GB RAM
Laptop
16GB RAM
Server
GPU
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1GB+ RAM

Code Examples

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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  console.log(res.data[0].embedding)
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import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
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import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  const res = await mxbai.embeddings({
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
    model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
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import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
  })
  
  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  console.log(res.data[0].embedding)
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
    model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
  })
  
  console.log(res.data[0].embedding)
python
import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
  })
  
  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  console.log(res.data[0].embedding)
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
    model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
  })
  
  console.log(res.data[0].embedding)
python
import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";
  
  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
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    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  # 1. Create Client
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  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
  })
  
  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
  });
  
  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  console.log(res.data[0].embedding)
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  const res = await mxbai.embeddings({
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    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
    apiKey: "YOUR_API_KEY"
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
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    input: docs,
    normalized: true,
    encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
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  console.log(res.data[0].embedding)
python
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  # 1. Create Client
  const mxbai = new MixedbreadAIClient({
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 1. Create Client
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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  # 2. Encode
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    query,
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  # 2. Encode
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
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or 'binary' for binary embeddingsbash
pip install -U haystack-ai mixedbread-ai-haystack
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
python
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
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  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
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from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

  text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")
  
  document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

  # Or use the Mixedbread API with binary embeddings
  from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
  from mixedbread_ai import EncodingFormat
  
  text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                            encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
  
  document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                   encoding_format=EncodingFormat.BINARY)
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
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  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
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python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
python
from angle_emb import AnglE
  from angle_emb.utils import cosine_similarity
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model and set pooling strategy to avg
  model = AnglE.from_pretrained(
      "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
      pooling_strategy='avg').cuda()
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)
  
  for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
      print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))
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python -m pip install -U sentence-transformers
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
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python
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
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  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 3. Encode
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python
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  # 3. Encode
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python
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  # 3. Encode
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  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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python
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python
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python
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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python
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  # 3. Encode
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
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  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
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  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
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  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 3. Encode
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python
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python
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  # 3. Encode
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python
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python
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  # 3. Encode
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python
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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python
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  # 3. Encode
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
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  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
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  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
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  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
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  # 3. Encode
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python
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python
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  # 3. Encode
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python
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python
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  # 3. Encode
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python
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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python
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
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    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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    "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
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python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  docs = [
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
  docs = [
    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
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  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
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  # 1. Specify preferred dimensions
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  # 2. Load model
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  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
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    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
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  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sentence_transformers.util import cos_sim
  
  # 1. Specify preferred dimensions
  dimensions = 1024
  
  # 2. Load model
  model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)
  
  query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'
  
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    query,
    "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
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    "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
    "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
    "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
    "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
  ]
  
  
  # 3. Encode
  embeddings = model.encode(docs)
  
  similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
  print('similarities:', similarities)
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