Az elmélyült bevezetés során a videó bemutatja a Jina Code Embedding 1,5 milliárd paraméteres modellt, amely lehetővé teszi kódrészletek hatékony numerikus ábrázolását. A tartalom hangsúlyozza, hogy a modell kisebb mérete ellenére is komoly teljesítményt nyújt, mindemellett több mint 15 népszerű programnyelvet támogat.
A bemutató megismertet azzal, hogyan telepíthető és használható a modell lokálisan, akár GPU nélkül, valamint hogy a HuggingFace platform integrációja révén könnyedén elérhető. Felmerül a kérdés, miként használható a modell saját kódadatbázisokon, például hasonlósági keresésekhez vagy saját RAG pipeline-ok kialakításához.
Később a videó kitér egy valós példára is, ahol Python forrásfájlokat és teszteseteket párosít egymással a modell segítségével, kihangsúlyozva a numerikus vektorizálás és a koszinusz-hasonlóság gyakorlati előnyeit. A VRAM-felhasználásról és a teljesítményről szintén hasznos adatok hangzanak el.
Foglalkozik továbbá a modell különféle használati módjaival, többek között a mondattranszformerekkel, és érinti a különböző környezeti beállításokat is. További érdekes kérdésként merül fel, hogyan lehet még tovább bővíteni vagy optimalizálni a saját kódalapú kereséseket ezekkel a beágyazó modellekkel.
