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.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 1024,
+  "pooling_mode_cls_token": true,
+  "pooling_mode_mean_tokens": false,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
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+}

README.md

@@ -0,0 +1,901 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:1210
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+base_model: BAAI/bge-m3
+widget:
+- source_sentence: 샤시 통합 제어 시스템이 정상적으로 작동할 때 운전자가 느낄 수 있는 변화는 무엇인가요?
+  sentences:
+  - '멀티 타입 메인 퓨즈
+
+    멀티 타입 퓨즈는 볼트나 너트로 고정되어 있습
+
+    니다. 임의로 분해 또는 조립하지 말고 당사 직
+
+    영 하이테크센터나 블루핸즈에서 정비를 받으
+
+    십시오. 불완전한 체결 및 잘못된 조립 토크는
+
+    전자 장치의 오작동이나 화재를 일으킬 수 있습
+
+    니다.
+
+    엔진룸 퓨즈 박스 커버는 ''딸깍'' 소리가 날 때까
+
+    지 닫아 확실하게 장착하십시오. 커버가 바르
+
+    게 장착되지 않으면 수분이 유입되어 전자 장치
+
+    작동에 이상이 생길 수 있습니다.'
+  - "샤시 통합 제어 (VSM)\n샤시 통합 제어(VSM) 시스템은 노면이 미끄럽\n거나 좌우 타이어의 노면 마찰 계수가 다른 경\n우 제동 시\
+    \ 차체 자세 제어(ESC) 장치와 전동\n파워 스티어링을 상호 작용하며 제어하여 제동\n안전성 및 주행 안정성을 향상하는 시스템입니\n다.\n\
+    VSM은 Vehicle Stability Management의 약\n자입니다.   \n\n   시스템 작동\n샤시 통합 제어 시스템이 작동할\
+    \ 때는 구동력과\n제동력의 영향 및 전동 파워 스티어링의 협조\n제어의 영향으로 약간의 진동 및 스티어링 휠의\n이질감이 느껴질 수 있으나\
+    \ 이는 정상입니다.\n다음과 같은 경우에는 샤시 통합 제어 시스템이\n작동하지 않습니다.\n• 도로의 경사가 심한 경우\n• 후진 주행하는\
+    \ 경우\n• 차체 자세 제어(ESC) 장치 작동 정지 표시등\n이 켜진 경우\n• 전동 파워 스티어링 경고등이 켜진 경우\n시스템 이상\n\
+    차체 자세 제어(ESC) 장치와 전동 파워 스티어\n링에 이상이 있을 때는 샤시 통합 제어(VSM)도\n작동하지 않습니다. 차체 자세 제어(ESC)\
+    \ 장치\n작동 정지 표시등이나 전동 파워 스티어링\n경고등이 계속 켜지는 경우 당사 직영 하이\n테크센터나 블루핸즈에서 점검 및 정비를 받으\n\
+    십시오.   \n\n   • 일정 속도 이상에서 커브길 주행 시 샤시 통\n합 제어 시스템이 작동하지 않습니다.\n• 샤시 통합 제어(VSM)는\
+    \ 일정 속도 이상으로\n주행 중에 마찰 계수가 다른 노면에서 ABS\n가 작동할 때 작동합니다.\n마찰 계수가 다른 노면이란 왼쪽 타이어는\
+    \ 얼음\n판, 오른쪽 타이어는 아스팔트를 걸쳐서 주행\n하고 있을 때처럼 양쪽 타이어에 걸리는 마찰\n정도가 다른 길을 의미합니다.\n샤시\
+    \ 통합 제어 시스템은 운전자를 위한 보조\n시스템입니다.\n차량 안전 및 통제는 운전자 스스로의 판단에\n의해 이루어져야 합니다. 시스템에\
+    \ 의존하여\n위험한 주행을 해서는 안 되며, 항상 스티어링\n휠을 확실하게 잡고 안전한 제동 거리를 확보해\n야 합니다. 필요하면 브레이크\
+    \ 페달을 밟아 속\n도를 줄이십시오.\n샤시 통합 제어 시스템 작동 중에도 도로 및 주\n행 상태에 대하여 세심하고 지속적인 주의를 기\n\
+    울이십시오.\n차량 출고 시 제공된 타이어 및 휠과 다른 사이\n즈 또는 다른 타입의 타이어와 휠을 사용하지\n마십시오. 시스템 오작동의 원인이\
+    \ 될 수 있습\n니다."
+  - "열선 시트\n추울 때 히터와 함께 열선 시트를 사용하십시오.   \n\n   앞좌석 열선 시트 사용\n• 시동이 걸린 상태에서 해당 좌석\
+    \ 열선 시트\n버튼을 누르면 해당 좌석의 열선 기능이 켜\n집니다.\n• 열선 시트 작동 중 좌석 온도가 일정 온도 이\n상 높아지면 자동으로\
+    \ 작동을 멈추고, 일정\n온도 이하로 내려가면 다시 작동합니다.   \n\n   • 좌석 온도 조절\n- 수동 조절\n좌석 히터 버튼을 누를\
+    \ 때마다 또\n는 ∧/∨ 아이콘을 터치할 때마다\n아래와 같이 온도가 조절됩니다.\n- 자동 조절\n저온 화상 방지를 위해 열선 시트를 수동\n\
+    으로 켠 다음부터는 자동으로 좌석 온도가\n조절됩니다.\n고온으로 다시 설정하려면 버튼을 눌러 조절\n하십시오. 수동으로 온도를 조절한 후\
+    \ 일정\n시간이 지나면 다시 자동 조절됩니다.\n• 시동을 껐다가 다시 걸면 열선 시트는 항상\n꺼진 상태가 됩니다.\n단, 운전석 공조\
+    \ 연동 자동 제어 기능이 켜져\n있으면 운전석은 외기 온도에 따라 켜질 수\n도 있습니다.\n• 운전석 공조 연동 자동 제어(운전석)\n\
+    기능을 켜려면 인포테인먼트 시스템의 설정\n> 차량 > 시트 > 열선/통풍 편의 > 공조 연동\n자동 제어 > 운전석 시트 열선/통풍을 차례로\n\
+    선택하십시오.\n시동을 걸면 운전석 열선 시트 기능이 차량\n의 내부/외부 온도에 따라 자동으로 제어됩\n니다.\n업데이트로 인해 인포테인먼트\
+    \ 시스템의 상\n세 설정이 변경될 수 있습니다. 자세한 설정\n방법은 인포테인먼트 웹 매뉴얼을 참고하십\n시오.   \n\n   뒷좌석 열선\
+    \ 시트 사용\n• 시동을 건 상태에서 해당 좌석 열선 버튼을\n누르면 강약 조절 표시등이 켜져 사용 중임\n을 나타내고 해당 좌석의 열선이\
+    \ 켜집니다.\n• 열선 시트 작동(표시등 켜짐) 상태에서 좌석\n온도가 일정 온도 이상 높아지면 자동으로\n작동을 멈추고, 온도가 내려가면\
+    \ 다시 작동\n하게 됩니다.\n• 좌석 온도 조절\n- 수동 조절\n열선 시트 버튼을 누를 때마다 아래와 같\n이 온도 조절이 됩니다.\n\
+    - 자동 조절\n저온 화상 방지를 위해 열선 시트를 수동\n으로 켠 다음부터는 자동으로 좌석 온도가\n조절됩니다."
+- source_sentence: 블루링크 서비스에 가입한 고객이 12V 리튬 보조 배터리 이상을 알림받는 방법은 무엇인가요?
+  sentences:
+  - "올바른 운전 자세\n올바른 운전 자세가 되도록 운전석과 스티어링\n휠을 조절하십시오.\n바람직한 운전 자세는 좌석에 깊숙이 앉아 브레\n\
+    이크 페달을 끝까지 밟았을 때 무릎이 약간 굽\n혀지고, 손목이 스티어링 휠의 가장 먼 곳에 닿\n아야 합니다. 또한, 헤드레스트의 높이가\
+    \ 조절\n되는 차량인 경우는 운전자의 귀 상단이 헤드레\n스트 중심에 올 수 있도록 헤드레스트를 조절하\n십시오.   \n\n   좌석,\
+    \ 스티어링 휠, 미러 조정\n• 좌석, 스티어링 휠, 미러는 출발 전에 조절하\n시고 주행 중에 절대로 조작하지 마십시오.\n• 내외측의\
+    \ 미러를 조정하여 충분한 시야를 확\n보하십시오.\n• 모든 게이지 및 경고등을 확인하십시오.\n• 주차 브레이크를 풀고 브레이크 경고등이\
+    \ 꺼\n지는지 확인하십시오.\n• 차 주위에 사람이나 물체 등이 없는지 확인\n하십시오.\n• 운전할 때 하이힐 등 운전하기 불편한 신발\n\
+    을 신지 마십시오. 가속 페달, 브레이크 페달\n등의 조작 능력이 저하되어 사고의 원인이\n됩니다.\n• 주차 브레이크를 풀 때는 차량이 움직일\
+    \ 수\n있으므로 반드시 브레이크 페달을 확실히 밟\n으십시오."
+  - "하이빔 보조 (HBA)\n마주 오는 차량 또는 선행 차량의 램프 등 주변\n광원 및 조도를 인식하여 전조등을 자동으로 상\n향 또는 하향으로\
+    \ 전환하도록 도와줍니다.\nHBA는 High Beam Assist의 약자입니다.\n인식 센서: 전방 카메라\n주행 중 주변의 광원 및 조도를\
+    \ 인식하기 위해\n서 인식 센서로 전방 카메라를 인식 센서로 사\n용합니다.   \n\n   하이빔 보조는 전방 카메라를 이용하는 기능으\n\
+    로 그 성능을 최적으로 유지하기 위해서는 전방\n카메라의 관리에 주의가 필요합니다.   \n\n   하이빔 보조 설정\n하이빔 보조\n시동\
+    \ 'ON' 상태에서 인포테인먼트 시스템의 설\n정 > 차량 > 라이트 > 하이빔 보조를 선택하면\n하이빔 보조가 켜지고 선택을 해제할 경우\
+    \ 꺼집\n니다.\n하이빔 보조를 설정 할 때에는 반드시 안전한\n곳에 정차한 후 조작하십시오.   \n\n   하이빔 보조 작동\n• 설정\
+    \ 메뉴에서 하이빔 보조를 선택하고 아래\n와 같이 조작하면 작동 상태가 됩니다.\n- 조명 스위치를 AUTO(자동 켜짐) 위치로\n돌리고\
+    \ 클러스터 방향으로 밀면 클러스터\n에 하이빔 보조 표시등이 켜집니다.\n- 하이빔 보조 작동 상태에서 차속이 30\nkm/h 이상이면 상향등이\
+    \ 켜질 수 있습니\n다. 상향등이 켜지면 클러스터에 전조등\n상향 표시등이 켜집니다. 속도를 줄여\n20km/h 미만으로 주행하면 상향등이\
+    \ 켜\n지지 않고 하이빔 보조 표시등이 흰색\n으로 표시됩니다.\n• 하이빔 보조 작동 중에 조명 스위치를 조작\n하면 아래와 같이 작동합니다.\n\
+    - 상향등이 켜지지 않은 상태에서 조명 스위\n치를 당길 경우 상향등이 켜집니다. 이후\n조명 스위치를 놓을 경우 하이빔 보조가\n다시 작동합니다.\n\
+    - 하이빔 보조에 의해 상향등이 켜진 상태에\n서 조명 스위치를 당기면 하향등이 켜지고\n하이빔 보조가 해제됩니다.\n- 조명 스위치를 클러스터\
+    \ 쪽으로 밀면 상시\n상향등이 켜지고 하이빔 보조가 해제됩니\n다.\n- 조명 스위치를 AUTO에서 다른 위치(하향\n등/미등/OFF)로\
+    \ 돌리면 해당 등이 켜지고\n하이빔 보조가 해제됩니다.\n• 하이빔 보조가 작동하여 상향등이 켜진 상태\n에서 다음과 같은 상황이 발생하면\
+    \ 하향등\n상태로 자동 전환될 수 있습니다. 다양한 운\n전 환경을 고려하여 상황에 맞게 시스템을\n사용하십시오.\n- 다가오는 차량의 전조등을\
+    \ 감지할 경우\n- 앞서가는 차량의 후미등을 감지할 경우\n- 자전거 및 이륜차의 전조등 또는 후미등을\n감지할 경우\n- 상향등을 켜지\
+    \ 않아도 될 만큼 주위가 밝\n을 경우\n- 전방에 가로등이나 기타 광원이 있을 경우   \n\n   하이빔 보조 이상 및 제한 사항  \
+    \ \n\n   기능 이상\n하이빔 보조에 이상이 있으면 클러스터에 경고\n문이 표시되고 경고등이 켜집니다.\n당사 직영 하이테크센터나 블루핸즈에서\
+    \ 점검\n을 받으십시오.   \n\n   작동 제한 사항\n• 마주 오는 차량 또는 앞 차량의 램프가 파손\n되었거나 감지 영역을 벗어나\
+    \ 있는 경우\n• 마주 오는 차량 또는 앞 차량의 램프가 먼지,\n눈 등으로 덮여 있거나 물이 묻었을 경우\n• 마주 오는 차량이 전조등을\
+    \ 끄고 안개등을\n켰을 경우\n• 전방에 자동차의 전조등이나 미등과 유사한\n형태의 광원이 있는 경우\n• 전조등을 임의로 수리 또는 교체한\
+    \ 경우\n• 전조등 에이밍이 올바르지 않을 경우\n• 좁은 커브길, 곡선로, 험로, 오르막길 또는 내\n리막길을 주행할 경우\n• 교차로\
+    \ 또는 굽은 도로에서 전방 차량의 일\n부만 인식될 경우\n• 전방에 신호등, 반사 표지판, 발광 표지판 또\n는 도로 반사경이 있을 경우\n\
+    • 전방에 임시로 설치된 반사체, 발광체가 있\n을 경우(공사 구간)\n• 젖은 노면, 눈, 빙판길 등 도로환경이 나쁠 경\n우\n• 곡선로\
+    \ 등에서 전방 차량이 갑자기 나타날\n경우\n• 타이어가 펑크나 견인 등으로 인하여 자동차\n가 기울어 졌을 경우\n• 마주 오는 차량 또는\
+    \ 선행 차량의 램프가 짙\n은 배기가스, 연기, 안개, 눈, 길 위 물보라/눈\n보라, 김 서림 등 공기 중 장애물 때문에 감지\n되지 않을\
+    \ 경우\n• 하이빔 보조는 조건에 따라 정상적으로 작동\n하지 않을 수 있습니다. 차량 조작의 책임은\n운전자에게 있습니다. 하이빔 보조에만\
+    \ 의존\n하지 말고 도로 상황을 직접 확인하면서 안\n전하게 운전 하십시오.\n• 하이빔 보조가 정상적으로 작동하지 않을 경\n우 전조등을\
+    \ 수동으로 전환하십시오.\n• 시동 또는 전방 카메라 초기화(재부팅 등) 시\n약 15초 동안 기능이 작동하지 않을 수 있습\n니다."
+  - '12V 리튬 보조 배터리 관리
+
+    12V 리튬 보조 배터리에 높은 온도나 과충전과
+
+    같은 이상이 감지될 경우, 클러스터에 배터리
+
+    를 점검하십시오 경고문이 표시 되거나, 등록
+
+    된 휴대폰 번호로 고장 알림 경고 문자가 발송
+
+    됩니다. 단, 고장 알림 경고 문자는 블루링크 서
+
+    비스에 가입된 고객에게만 발송됩니다.
+
+    경고문이 표시되거나, 휴대폰으로 고장 알림
+
+    문자가 수신된 경우, 당사 직영 하이테크센터
+
+    나 블루핸즈에서 점검을 받으십시오.'
+- source_sentence: 어린이 보조 좌석이 확실히 고정되었는지 확인하는 방법은 무엇인가요?
+  sentences:
+  - 'UWB 지원 스마트폰 디지털 키는 차량과 스마
+
+    트폰이 블루투스로 연결된 상태에서만 사용할
+
+    수 있습니다.
+
+    • 블루투스 연결이 가능한 거리는 주위 환경에
+
+    따라 달라질 수 있습니다.
+
+    • 차량 선팅 재질에 따라 블루투스 연결 성능
+
+    이 저하될 수 있습니다.
+
+    • 스마트폰을 뒷주머니, 가방 등에 보관하면
+
+    신체에 의해 가려져 블루투스 연결이 제한될
+
+    수 있고 도어 잠금/ 잠금 해제나 시동 시 작동
+
+    이 지연될 수 있습니다.
+
+    UWB 지원 스마트폰 디지털 키는 차량과 스마
+
+    트폰의 배터리 최적화를 위해 일정 시간 동안만
+
+    사용할 수 있습니다.
+
+    UWB 지원 스마트폰을 휴대하고 차량 근처에
+
+    서 몇 분 동안 머무를 경우 자동 잠금 해제 기능
+
+    이 작동하지 않을 수 있습니다.
+
+    스마트폰의 설정이나 스마트폰 제조사에서 제
+
+    공하는 앱에서 차량과 스마트폰의 연결상태를
+
+    확인할 수 있습니다.
+
+    UWB 지원 스마트폰 디지털 키도 NFC 기능을
+
+    사용할 수 있습니다.'
+  - "후측방 모니터 (BVM)\n후측방 모니터는 운전자가 방향지시등�� 켜면\n차량에 장착된 광각 카메라를 이용해 해당 방향\n의 후측방 상황을\
+    \ 영상으로 표시하여 안전하게\n차로를 변경할 수 있도록 도와줍니다.\nBVM은 Blind-Spot View Monitor의 약자입\n니다.\
+    \   \n\n   인식 센서\n(1) 광각-좌측방 카메라(실외 미러 하단)\n(2) 광각-우측방 카메라(실외 미러 하단)"
+  - "테더 앵커 이용 방법\n어린이 보조 좌석을 고정할 수 있는 테더 앵커(\n후크 고정용)가 뒷좌석 등받이 뒤편에 있습니\n다.\n1. 어린이\
+    \ 보조 좌석의 벨트를 뒷좌석 등받이\n뒤로 넘기십시오.\n2.어린이 보조 좌석 벨트의 고리를 테더 앵커\n에 확실히 고정시키십시오.   \n\
+    \n   • 테더 앵커를 이용하여 어린이 보조 좌석을\n고정할 때에는 사용하지 않는 뒷좌석 안전벨\n트의 플레이트를 해당 버클에 모두 채우십시\n\
+    오.\n또한, 안전벨트 띠가 어린이 보조 좌석 뒤로\n지나가도록 하여 늘어져 있는 안전벨트 띠가\n어린이 손에 닿지 않도록 하십시오. 그렇지\n\
+    않으면 어린이 보조 좌석에 앉아 있는 어린\n이가 늘어진 안전벨트를 잡아당겨 사고가 날\n수 있습니다.\n• 어린이 보조 좌석이 확실히 고정되어\
+    \ 있지\n않으면 충돌 사고가 났을 때 어린이가 심하\n게 다치거나 사망할 수 있습니다. 어린이 보\n조 좌석을 장착하여 사용할 때는 반드시\
+    \ 어\n린이 보조 좌석 제작사의 지시에 따르십시\n오.\n• 어린이 보조 좌석이 단단히 고정되어 있는지\n확인하려면 어린이 보조 좌석을 여러\
+    \ 방향으\n로 밀거나 당겨 보십시오. 확실히 고정되어\n있지 않은 어린이 보조 좌석은 흔들리거나\n비틀어질 수 있고 기울어지거나 분리되어\
+    \ 어\n린이가 심하게 다치거나 사망할 수 있습니\n다.\n• 테더 앵커는 바르게 고정된 어린이 보조 좌\n석의 하중만을 견딜 수 있도록 설계되었습니\n\
+    다.\n테더 앵커를 성인용 안전벨트 또는 다른 장\n치를 연결하는 끈의 용도로 사용하지 마십시\n오."
+- source_sentence: 운전자 주의 경고등이 계속 주황색으로 켜져 있을 경우 어떤 조치를 취해야 하나요?
+  sentences:
+  - "스마트 크루즈 컨트롤 작동   \n\n   작동 조건\n다음의 조건이 모두 만족되면 스마트 크루즈 컨\n트롤을 켤 수 있습니다.\n• 기어가\
+    \ 'D'(주행)에 위치\n• 작동 속도 범위 내로 주행 중\n- 전방에 차가 없을 경우: 10-200 km/h\n- 전방에 차가 있을 경우:\
+    \ 0-200 km/h\n• 차체 자세 제어(ESC) 장치, ABS 장치 켜짐\n다음과 같은 경우 스마트 크루즈 컨트롤을 켤\n수 없습니다.\n\
+    • 운전석 도어가 열려 있는 경우\n• 엔진이 고RPM으로 작동 중인 경우\n• 전자식 파킹 브레이크(EPB)가 체결된 경우\n• 차체 자세\
+    \ 제어(ESC) 장치, ABS 장치가 작\n동 중인 경우\n• 전방 충돌방지 보조의 제동 제어가 작동 중\n인 경우\n• 원격 스마트 주차\
+    \ 보조의 제동 제어가 작동\n중인 경우 (사양 적용 시)\n정차 상태에서 전방에 차량이 있는 경우에는 스\n마트 크루즈 컨트롤을 켜려면 브레이크\
+    \ 페달을\n밟아야 합니다.   \n\n   추월 가속 보조\n스마트 크루즈 컨트롤 작동 중에 운전석 방향의\n방향지시등을 작동시키면 추월\
+    \ 가속 보조 기능\n이 작동합니다.\n다음의 조건이 모두 만족되면 추월 가속 보조\n기능이 작동합니다.\n• 60 km/h 이상으로 주행\
+    \ 중\n• 전방에 차량이 있는 경우\n다음과 같은 경우 추월 가속 보조 기능은 작동\n하지 않습니다.\n• 비상 경고등이 켜져 있는 경우\n\
+    • 차간거리 유지를 위한 감속 제어 중인 경우\n• 추월 가속 보조로 일시적인 가속 중 위험한\n상황이 발생할 수 있으니 항상 주의를 기울\n\
+    이십시오.\n• 주행 방향이 다른 국가에서 사용할 경우 위\n험한 상황이 발생할 수 있으니 항상 주의를\n기울이십시오.   \n\n   기능\
+    \ 켜기\n스마트 크루즈 컨트롤을 켜려면 주행 보조 버튼\n을 누르십시오. 현재 클러스터 표시창의 속도\n로 스마트 크루즈 컨트롤의 속도가\
+    \ 설정됩니다.\n• 전방에 차량이 없다면 설정된 속도로 주행속\n도가 유지됩니다.\n• 전방에 차량이 있다면 설정된 차간거리를 유\n지하기\
+    \ 위해 속도를 조절합니다. 전방 차량\n이 가속하여 차간거리가 멀어지면 설정된 속\n도까지 가속한 후 설정된 차간거리가 유지되\n면 정속\
+    \ 주행합니다.\n차량의 속도가 30 km/h 이하일 때 주행 보조\n버튼을 누르면 스마트 크루즈 컨트롤의 속도가\n30 km/h로 설정됩니다.\
+    \   \n\n   차간거리 설정하기\n차간거리를 변경하려면 차간거리 버튼을 반복\n하여 누르십시오.\n예를 들어, 차량의 속도가 90 km/h이면\
+    \ 다음\n과 같이 차간거리가 유지됩니다.\n• 4단계: 약 52.5 m\n• 3단계: 약 40 m\n• 2단계: 약 32.5 m\n• 1단계:\
+    \ 약 25 m\n스마트 크루즈 컨트롤을 끄거나 일시 해제한 후\n다시 켜면 마지막으로 설정한 차간거리 단계로\n작동합니다.   \n\n \
+    \  설정속도 높이기\n+ 스위치를 짧게 올리십시오. 설정속도가 1\nkm/h 단위로 증가합니다.\n• 설정속도를 빠르게 높이려면 + 스위치를\
+    \ 길\n게 올리십시오. 설정속도가 10의 배수로 증\n가합니다.\n• 최대 200 km/h까지 설정할 수 있습니다.\n+ 스위치를 길게 올려\
+    \ 설정속도를 빠르게 변경\n하면 주행속도가 빠르게 증가할 수 있습니다.\n속도 설정 시 주의하십시오.   \n\n   설정속도 내리기\n\
+    - 스위치를 짧게 내리십시오. 설정속도가 1\nkm/h 단위로 감소합니다.\n• 설정속도를 빠르게 낮추려면 - 스위치를 길\n게 내리십시오.\
+    \ 설정속도가 10의 배수로 감\n소합니다.\n• 최소 30 km/h까지 설정할 수 있습니다.\n일시 해제하기\n스마트 크루즈 컨트롤을 일시\
+    \ 해제하려면\n스위치를 누르거나 브레이크 페달을 밟으십시\n오.   \n\n   일시 해제 후 다시 켜기\n스마트 크루즈 컨트롤이 일시 해제\
+    \ 된 후 다시\n켜려면 + 스위치를 올리거나, - 스위치를 내리\n거나, 스위치를 누르십시오.\n• + 스위치를 올리거나 - 스위치를 내리면\
+    \ 스마\n트 크루즈 컨트롤의 속도가 현재 클러스터\n표시창의 속도로 설정됩니다. 스위치를\n누르면 일시 해제하기 전의 설정속도로 설정\n\
+    됩니다.\n스위치를 눌러 스마트 크루즈 컨트롤을 다\n시 켜면 주행속도가 빠르게 증가하거나 감소하\n여 위험한 상황이 발생할 수 있습니다.\
+    \ 이전 설\n정속도를 확인한 후에 스위치를 누르십시오.   \n\n   기능 끄기\n스마트 크루즈 컨트롤을 끄려면 주행 보조 버튼\n을 누르십시오.\n\
+    수동 속도 제한 보조가 적용된 경우에는 주행\n보조 버튼을 길게 누르면 스마트 크루즈 컨트롤\n이 꺼지면서 수동 속도 제한 보조가 켜집니다.\n\
+    스위치나 버튼을 동시 조작할 경우에는 정상적\n인 작동이 어려울 수 있으니 조작에 유의하십시\n오.   \n\n   작동 상태 표시\n스마트\
+    \ 크루즈 컨트롤의 상태 표시를 보려면 클\n러스터를 주행 보조 뷰로 설정하십시오.   \n\n   일시 해제 상태\n스마트 크루즈 컨트롤의\
+    \ 상태에 따라 클러스터\n표시창에 표시되는 항목은 다음과 같습니다.\n• 작동 상태\n(1) 전방 차량 유무 및 설정된 차간거리 단계\n\
+    (2) 설정속도\n(3) 전방 차량 유무 및 목표 차간거리   \n\n   • 일시 해제 상태\n(1) 자차\n(2) 이전 설정속도\n(3)\
+    \ 전방 차량 유무 (사양 적용 시)   \n\n   • 전방 차량은 자차와 전방 차량과의 실제 거\n리를 반영하여 표시됩니다.\n• 목표\
+    \ 차간거리는 차량의 속도와 설정된 차간\n거리 단계에 따라 달라집니다. 속도가 낮은\n경우 차간거리 단계를 변경하더라도 목표 차\n간거리의\
+    \ 변경량이 적을 수 있습니다.\n• 클러스터 사양 또는 테마에 따라 클러스터\n표시창에 표시되는 이미지나 색상이 다를 수\n있습니다.  \
+    \ \n\n   일시적 가속\n스마트 크루즈 컨트롤이 켜진 상태에서 가속 페\n달을 밟으면 설정속도를 변경하지 않고 일시적\n으로 가속할 수\
+    \ 있습니다. 가속하는 동안에는\n클러스터 표시창의 설정속도, 차간거리 단계\n및 목표 차간거리가 깜빡입니다. 단, 가속 페달\n밟음 정도가\
+    \ 부족한 경우 차량이 감속될 수 있\n습니다.   \n\n   가속 페달로 일시적으로 가속할 때는 전방에 차\n량이 있어도 속도와 차간거리가\
+    \ 자동으로 조절\n되지 않으므로 주의하십시오.   \n\n   운전 스타일 연동\n운전 스타일 연동이 작동하면 클러스터 표시창\n에 ‘운전\
+    \ 스타일 연동 SCC’ 문구가 2초 동안 표\n시되고, 운전자의 주행 성향이 반영된 차간거\n리 단계 및 목표 차간거리가 표시됩니다.  \
+    \ \n\n   자동 일시 해제\n아래와 같은 상황에서는 스마트 크루즈 컨트롤\n이 자동으로 일시 해제됩니다.\n• 210 km/h 이상으로\
+    \ 가속할 경우\n• 일정시간 이상 정차할 경우\n• 가속 페달을 일정 시간 이상 지속해서 밟을\n경우\n• 스마트 크루즈 컨트롤 작동 조건을\
+    \ 만족하지\n않는 경우\n스마트 크루즈 컨트롤이 자동으로 일시 해제되\n면 경고문과 경고음을 통해 자동 일시 해제를\n알립니다.\n정차 상태에서\
+    \ 스마트 크루즈 컨트롤이 자동으\n로 일시 해제되면 전자식 파킹 브레이크(EPB)\n가 체결될 수 있습니다.\n스마트 크루즈 컨트롤이 해제되면\
+    \ 전방 차량과\n의 간격이 유지되지 않습니다. 전방 도로 상황\n및 주행 상태를 확인하고 필요하면 브레이크 페\n달을 밟아 차량 속도를 직접\
+    \ 조절하십시오."
+  - '부주의 운전 경고등
+
+    운전자 주의 경고의 상태에 따라 경고등 색상이
+
+    변경됩니다.
+
+    • 시동을 「ON」 하면 주황색 경고등이 약 3초
+
+    동안 켜졌다가 꺼집니다.
+
+    • 주황색: 전방 카메라 가림 또는 운전자 주의
+
+    경고 기능 이상인 경우 계속 경고등이 켜집
+
+    니다.
+
+    • 주황색 점멸: 운전자 주의 경고의 경고 중 점
+
+    멸합니다.
+
+    전방 카메라 앞의 이물질을 제거하여도 계속 경
+
+    고등이 켜져 있으면 운전자 주의 경고에 이상이
+
+    있는 것이므로 가까운 당사 직영 하이테크센터
+
+    나 블루핸즈에서 점검과 정비를 받으십시오.'
+  - '안전벨트 착용의 중요성
+
+    에어백(보조 구속 장치)이 장착되어 있어도 안
+
+    전벨트를 착용해야 하는 중요한 이유는 다음과
+
+    같습니다.
+
+    • 안전벨트는 에어백이 팽창할 때 에어백으로
+
+    부터 보다 멀리 떨어진 위치에 있도록 도와
+
+    줍니다.
+
+    • 차에 있는 에어백은 충돌이 시작될 때 에어
+
+    백으로부터 멀리 앉아 있어야 탑승자를 보다
+
+    효과적으로 보호합니다.
+
+    • 차량 전복 및 측면 또는 후방 충돌 시, 에어백
+
+    이 작동하지 않더라도 이때 다칠 위험을 줄
+
+    여줍니다.
+
+    • 에어백이 작동하지 않는 가벼운 충격에서도
+
+    다칠 위험을 줄여줍니다. 사고가 났을 때 차
+
+    량에서 튕겨 나오는 위험을 줄여줍니다.'
+- source_sentence: 전방 주차 거리 경고 기능이 활성화되는 조건과 작동하는 차량 속도는 어떻게 되나요?
+  sentences:
+  - "빌트인 캠 설정\n설정 방법\n인포테인먼트 시스템 홈 화면에서 빌트인 캠을\n선택한 후, 빌트인 캠 설정 메뉴를 선택하십시\n오. 빌트인\
+    \ 캠 녹화를 포함하여 작동과 관련된\n다양한 항목을 설정할 수 있습니다.   \n\n   빌트인 캠 설정은 운전자 프로필과 연동되어 있\n\
+    으며, 프로필 마다 원하는 녹화 조건을 다르게\n설정할 수 있습니다.\n• 디지털 키를 사용하거나 인포테인먼트 시스\n템 화면에서 운전자를\
+    \ 변경하는 경우 빌트인\n캠의 설정이 각 운전자의 프로필 설정에 따\n라 변경됩니다.\n• 모든 설정 항목은 운전자에 따라 변경됩니\n다.\
+    \ 단, 저장된 영상과 Wi-Fi 비밀번호는 운\n전자에 따라 변경되지 않습니다.\n• 사용자 프로필을 삭제하거나 설정을 초기화\n할 경우\
+    \ 빌트인 캠 설정도 동시에 초기화 되\n며 원하는 녹화 조건으로 다시 설정이 필요\n합니다.   \n\n   *녹화\n주행 중 녹화/주차\
+    \ 중 녹화 및 음성 녹음\n주행 및 주차 시 녹화 방법과 음성 녹음 여부를\n선택할 수 있습니다.\n단, 주차 중 상시 영상과 타임랩스 영상은\
+    \ 음성\n녹음이 되지 않습니다.   \n\n   차량 출고 후 최초 한 번은 인포테인먼트 시스\n템에서 운전자1 또는 운전자2 프로필을 선택하\n\
+    여 사용자 초기 설정을 완료할 경우에 게스트\n프로필을 포함한 모든 프로필의 주행 및 주차\n중 상시 녹화, 이벤트 녹화 기능이 자동으로 활\n\
+    성화됩니다.\n단, 운전자1 또는 운전자2 프로필을 설정하기\n전에 게스트 프로필에서 이미 녹화 설정을 한\n경우에는 기존 설정 상태가 유지됩니다.\
+    \   \n\n   *주행 정보 표시\n빌트인 캠 영상에 다양한 주행 정보를 기록할\n수 있으며, 주행 정보 표시 메뉴에서 원하는 항\n목을\
+    \ 선택할 수 있습니다.\n• 시간: 인포테인먼트 시스템에서 표시되는 날\n짜/시간을 저장합니다.\n• 속도: 클러스터에서 표시되는 차량의\
+    \ 속도를\n저장합니다.\n• 기어: 클러스터에서 표시되는 변속 기어의\n위치를 저장합니다.\n• 방향 지시등: 좌 우측 방향 지시등 작동\
+    \ 상태\n를 저장합니다.\n• 충격 감지 정도: 빌트인 캠의 충격 감지 센서\n를 통해 감지된 충격을 5단계로 저장합니다.\n• 위치: 내비게이션\
+    \ 지도에서 표시되는 차량의\nGPS 위치 정보를 저장합니다.\n• 클러스터에 표시되는 속도는 법규상 실제 차\n량의 속도보다 높게 표시되어,\
+    \ 차이가 있을\n수 있습니다.\n• GPS 위치 정보는 차량 위치 및 위성 신호 수\n신 환경에 따라 정확한 위치 정보가 저장되\n지 않을\
+    \ 수 있습니다.\n• 주행 정보 표시를 선택하지 않은 상태에서\n녹화가 완료된 영상은 이후에 주행 정보를\n다시 표시할 수는 없습니다. \
+    \  \n\n   *녹화 시간\n주차 중 녹화 시간, 이벤트 녹화 시간, 타임랩스\n녹화 시간 및 간격을 선택할 수 있습니다.   \n\n\
+    \   • 12 V 리튬 보조 배터리 충전량에 따른 녹화 가\n능한 예상 시간을 빌트인 캠 메뉴의 주차 녹\n화 가능 시간 또는 블루링크 앱을\
+    \ 통해서 확\n인할 수 있습니다. 휴대폰에서 주차 녹화 가\n능 시간을 확인하려면 블루링크 서비스에 가\n입한 경우에만 사용할 수 있습니다.\n\
+    • 12 V 리튬 보조 배터리 충전량이 충분치 않은\n경우, 설정한 주차 녹화 시간 이전에 녹화가\n종료될 수 있습니다.\n• 12 V 리튬\
+    \ 보조 배터리는 빌트인 캠 주차 녹화\n이외에도 차량 제어기/내비게이션 무선 업\n데이트, 시동 배터리 보조 등과 같이 차량의\n안정적인\
+    \ 전원 공급을 위해서도 사용되어,\n차량 상태에 따라 예상했던 주차 녹화 가능\n시간 이전에 녹화가 종료될 수 있습니다.   \n\n  \
+    \ *충격 감지 민감도\n주행 및 주차 중 이벤트 녹화 여부의 기준이 되\n는 ‘충격 감지 민감도’를 선택할 수 있습니다. 1\n단계(매우\
+    \ 둔감), 2단계(둔감), 3단계(보통), 4\n단계(민감), 5단계(매우 민감) 중에 원하는 감\n지 조건을 선택하십시오.   \n\n\
+    \   *디스플레이 설정\n전/후방 녹화 영상의 높이를 조절할 수 있습니\n다. 영상 화면을 보고 원하는 높이를 선택하십\n시오.   \n\n\
+    \   *앱 연결\nWi-Fi 설정\n휴대폰 앱 연결을 위한 Wi-Fi 를 활성화 하거\n나, Wi-Fi 비밀번호를 설정할 수 있습니다.\n\
+    주차 중 이벤트 휴대폰 알림\n차량을 잠근 후 도난 경보 장치가 작동 중인 상\n태에서 주차 중 이벤트 영상이 저장되면 블루링\n크 앱으로\
+    \ 메시지와 동영상을 전송하여 충격 감\n지를 알립니다. 주차 후 최대 5회까지만 서비스\n가 제공되며, 알림 서비스를 사용하려면 주차\n\
+    중 이벤트 휴대폰 알림을 선택하십시오.\n• 주차 중 이벤트 휴대폰 알림은 블루링크 서\n비스에 가입한 경우에만 사용할 수 있습니\n다.\n\
+    • 주차 후 휴대폰 알림 횟수(5회)가 초과되어\n알림이 오지 않더라도 녹화는 작동하고 있습\n니다.\n• 주차 중 이벤트 알림 기능을 사용할\
+    \ 경우 차\n량의 배터리 전력이 소모되어, 예상했던 주\n차 녹화 가능 시간 이전에 녹화가 종료될 수\n있습니다.   \n\n   *SD\
+    \ 메모리\n녹화 영상 저장을 위한 SD 메모리의 수명 상태,\nSD 메모리 단자 위치를 확인할 수 있습니다.\nSD 메모리를 안전하게 제거하지\
+    \ 않는 경우 저\n장된 파일 또는 파일 시스템이 손상될 수 있습\n니다. ‘연결 해제’ 버튼을 누른 후 메모리를 안\n전하게 제거하십시오.\n\
+    SD 메모리를 초기화 할 경우 저장된 모든 파일\n이 삭제되니, 초기화 이전에 보관이 필요한 파\n일은 필히 백업해 주십시오.\n정품 SD\
+    \ 메모리를 사용하지 않는 경우 SD 메모\n리의 수명 상태 정보는 표시되지 않을 수 있습\n니다."
+  - '전자 제어 장치 안정화 기능
+
+    정상적으로 작동하는 램프에서 순간적으로 깜
+
+    빡임 현상이 발생할 수 있습니다. 이 현상은 차
+
+    량 전자 제어 장치의 안정화 기능에 의한 것으
+
+    로 깜빡임 후 램프가 다시 켜질 경우 차량에 이
+
+    상이 있는 것이 아닙니다.
+
+    단, 깜빡임이 나타난 뒤에 램프가 꺼지거나 위
+
+    의 현상이 반복될 경우는 차량 전자 제어 장치
+
+    의 오류일 수 있으므로 당사 직영 하이테크센터
+
+    나 블루핸즈에서 점검을 받으십시오.
+
+    조명 스위치를 미등 위치로 돌렸을 때 미등이
+
+    켜지지 않고, 전조등 위치로 돌렸을 때 전조등
+
+    과 미등이 함께 켜지는 현상이 발생할 수 있습
+
+    니다. 이 현상은 차량 전자제어 장치나 통신 계
+
+    통의 고장에 의한 것일 수 있으므로 가까운 당
+
+    사 직영 하이테크센터나 블루핸즈에서 점검을
+
+    받으십시오.'
+  - "주차 거리 경고 작동   \n\n   주차 안전 버튼\n주차 안전 버튼을 누르면 주차 거리 경고 기\n능을 켜거나 끌 수 있습니다.\n•\
+    \ 기능이 꺼져있는 상태(버튼 내 표시등 꺼져\n있음)에서 ‘R’(후진)로 변속하면 자동으로 기\n능이 켜집니다.\n• ‘R’(후진) 상태에서는\
+    \ 안전한 주차를 위�� 주\n차 안전 버튼을 눌러도 기능이 꺼지지 않\n습니다.   \n\n   전방 주차 거리 경고\n전방 주차 거리 경고\
+    \ 기능은 다음의 조건에서\n켜집니다.\n• 'R'(후진)에서 'D'(주행)로 변속\n• 'D'(주행)에서 주차 안전 버튼 내 표시등\n켜진\
+    \ 상태 유지\n• 'D'(주행)로 주행 중 전방 주차 거리 경고 기\n능의 경고 발생\n• 기능이 꺼져있는 상태에서 ‘D’(주행)로 변속\n\
+    (인포테인먼트 시스템의 설정 > 차량 > 운전\n자 보조 > 주차 안전 > 주차 거리 경고 자동 켜\n짐이 선택된 경우)\n• 전방 주차 거리\
+    \ 경고는 차량 속도가 10 km/h\n이하일 때만 작동합니다.\n• 'R'(후진)에서는 전방 내측에 위치한 물체는\n경고하지 않으며, 전방\
+    \ 외측의 60cm 이하\n의 물체만 경고음과 함께 경고합니다.\n• 주차 거리 경고 자동 켜짐을 선택하지 않은 경\n우 차량 속도가 30\
+    \ km/h 이상이면 전방 주\n차 거리 경고 기능이 꺼집니다(버튼 내 표시\n등 꺼짐). 다시 10 km/h 이하로 주행해도 기\n능은 자동으로\
+    \ 켜지지 않습니다.\n(인포테인먼트 시스템의 설정 > 차량 > 운전\n자 보조 > 주차 안전 > 주차 거리 경고 자동 켜\n짐을 선택하지\
+    \ 않은 경우)   \n\n   경고 표시 및 경고음\n물체와의 거리 60-120cm : 경고음 삐--- 삐--- (전방 외측 미출력)\n\
+    물체와의 거리 30-60cm : 경고음 삐-삐-삐-\n물체와의 거리 30cm 이내 : 경고음 삐(연속음)   \n\n   • 각 초음파센서가\
+    \ 사람 또는 물체를 감지하면\n클러스터 표시창 또는 인포테인먼트 시스템\n화면에 표시되고, 경고음이 울립니다.\n• 둘 이상의 영역을 동시에\
+    \ 경고하는 경우 더\n가까운 물체가 있는 영역의 경고음이 울립니\n다.\n• 물체와의 거리가 60 cm 이상일 때, 전방 외\n측 단독 경고는\
+    \ 클러스터에 표시하지 않습니\n다.\n• 표시등 형상은 실제 차량과 다를 수 있습니\n다.   \n\n   후방 주차 거리 경고\n후방 주차\
+    \ 거리 경고 기능은 다음의 조건에서\n켜집니다.\n• 'R'(후진)로 변속   \n\n   경고 표시 및 경고음\n물체와의 거리 60-120cm\
+    \ : 경고음 삐--- 삐---\n물체와의 거리 30-60cm : 경고음 삐-삐-삐-\n물체와의 거리 30cm 이내 : 경고음 삐(연속음)\
+    \   \n\n   • 각 초음파센서가 사람 또는 물체를 감지하면\n클러스터 표시창 또는 인포테인먼트 시스템\n화면에 표시되고, 경고음이 울립니다.\n\
+    • 둘 이상의 영역을 동시에 경고하는 경우 더\n가까운 물체가 있는 영역의 경고음이 울립니\n다.\n• 표시등 형상은 실제 차량과 다를 수\
+    \ 있습니\n다."
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- cosine_accuracy@1
+- cosine_accuracy@3
+- cosine_accuracy@5
+- cosine_accuracy@10
+- cosine_precision@1
+- cosine_precision@3
+- cosine_precision@5
+- cosine_precision@10
+- cosine_recall@1
+- cosine_recall@3
+- cosine_recall@5
+- cosine_recall@10
+- cosine_ndcg@10
+- cosine_mrr@10
+- cosine_map@100
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
+  results:
+  - task:
+      type: information-retrieval
+      name: Information Retrieval
+    dataset:
+      name: Unknown
+      type: unknown
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy@1
+      value: 0.03671970624235006
+      name: Cosine Accuracy@1
+    - type: cosine_accuracy@3
+      value: 0.6725826193390453
+      name: Cosine Accuracy@3
+    - type: cosine_accuracy@5
+      value: 0.8059975520195839
+      name: Cosine Accuracy@5
+    - type: cosine_accuracy@10
+      value: 0.8892288861689106
+      name: Cosine Accuracy@10
+    - type: cosine_precision@1
+      value: 0.03671970624235006
+      name: Cosine Precision@1
+    - type: cosine_precision@3
+      value: 0.2241942064463484
+      name: Cosine Precision@3
+    - type: cosine_precision@5
+      value: 0.16119951040391675
+      name: Cosine Precision@5
+    - type: cosine_precision@10
+      value: 0.08892288861689107
+      name: Cosine Precision@10
+    - type: cosine_recall@1
+      value: 0.03671970624235006
+      name: Cosine Recall@1
+    - type: cosine_recall@3
+      value: 0.6725826193390453
+      name: Cosine Recall@3
+    - type: cosine_recall@5
+      value: 0.8059975520195839
+      name: Cosine Recall@5
+    - type: cosine_recall@10
+      value: 0.8892288861689106
+      name: Cosine Recall@10
+    - type: cosine_ndcg@10
+      value: 0.5214440663372432
+      name: Cosine Ndcg@10
+    - type: cosine_mrr@10
+      value: 0.3979741019214705
+      name: Cosine Mrr@10
+    - type: cosine_map@100
+      value: 0.4024962786569395
+      name: Cosine Map@100
+---
+
+# SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** Sentence Transformer
+- **Base model:** [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) <!-- at revision 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
+- **Output Dimensionality:** 1024 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
+- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
+
+### Full Model Architecture
+
+```
+SentenceTransformer(
+  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
+  (2): Normalize()
+)
+```
+
+## Usage
+
+### Direct Usage (Sentence Transformers)
+
+First install the Sentence Transformers library:
+
+```bash
+pip install -U sentence-transformers
+```
+
+Then you can load this model and run inference.
+```python
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+
+# Download from the 🤗 Hub
+model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
+# Run inference
+sentences = [
+    '전방 주차 거리 경고 기능이 활성화되는 조건과 작동하는 차량 속도는 어떻게 되나요?',
+    "주차 거리 경고 작동   \n\n   주차 안전 버튼\n주차 안전 버튼을 누르면 주차 거리 경고 기\n능을 켜거나 끌 수 있습니다.\n• 기능이 꺼져있는 상태(버튼 내 표시등 꺼져\n있음)에서 ‘R’(후진)로 변속하면 자동으로 기\n능이 켜집니다.\n• ‘R’(후진) 상태에서는 안전한 주차를 위해 주\n차 안전 버튼을 눌러도 기능이 꺼지지 않\n습니다.   \n\n   전방 주차 거리 경고\n전방 주차 거리 경고 기능은 다음의 조건에서\n켜집니다.\n• 'R'(후진)에서 'D'(주행)로 변속\n• 'D'(주행)에서 주차 안전 버튼 내 표시등\n켜진 상태 유지\n• 'D'(주행)로 주행 중 전방 주차 거리 경고 기\n능의 경고 발생\n• 기능이 꺼져있는 상태에서 ‘D’(주행)로 변속\n(인포테인먼트 시스템의 설정 > 차량 > 운전\n자 보조 > 주차 안전 > 주차 거리 경고 자동 켜\n짐이 선택된 경우)\n• 전방 주차 거리 경고는 차량 속도가 10 km/h\n이하일 때만 작동합니다.\n• 'R'(후진)에서는 전방 내측에 위치한 물체는\n경고하지 않으며, 전방 외측의 60cm 이하\n의 물체만 경고음과 함께 경고합니다.\n• 주차 거리 경고 자동 켜짐을 선택하지 않은 경\n우 차량 속도가 30 km/h 이상이면 전방 주\n차 거리 경고 기능이 꺼집니다(버튼 내 표시\n등 꺼짐). 다시 10 km/h 이하로 주행해도 기\n능은 자동으로 켜지지 않습니다.\n(인포테인먼트 시스템의 설정 > 차량 > 운전\n자 보조 > 주차 안전 > 주차 거리 경고 자동 켜\n짐을 선택하지 않은 경우)   \n\n   경고 표시 및 경고음\n물체와의 거리 60-120cm : 경고음 삐--- 삐--- (전방 외측 미출력)\n물체와의 거리 30-60cm : 경고음 삐-삐-삐-\n물체와의 거리 30cm 이내 : 경고음 삐(연속음)   \n\n   • 각 초음파센서가 사람 또는 물체를 감지하면\n클러스터 표시창 또는 인포테인먼트 시스템\n화면에 표시되고, 경고음이 울립니다.\n• 둘 이상의 영역을 동시에 경고하는 경우 더\n가까운 물체가 있는 영역의 경고음이 울립니\n다.\n• 물체와의 거리가 60 cm 이상일 때, 전방 외\n측 단독 경고는 클러스터에 표시하지 않습니\n다.\n• 표시등 형상은 실제 차량과 다를 수 있습니\n다.   \n\n   후방 주차 거리 경고\n후방 주차 거리 경고 기능은 다음의 조건에서\n켜집니다.\n• 'R'(후진)로 변속   \n\n   경고 표시 및 경고음\n물체와의 거리 60-120cm : 경고음 삐--- 삐---\n물체와의 거리 30-60cm : 경고음 삐-삐-삐-\n물체와의 거리 30cm 이내 : 경고음 삐(연속음)   \n\n   • 각 초음파센서가 사람 또는 물체를 감지하면\n클러스터 표시창 또는 인포테인먼트 시스템\n화면에 표시되고, 경고음이 울립니다.\n• 둘 이상의 영역을 동시에 경고하는 경우 더\n가까운 물체가 있는 영역의 경고음이 울립니\n다.\n• 표시등 형상은 실제 차량과 다를 수 있습니\n다.",
+    '빌트인 캠 설정\n설정 방법\n인포테인먼트 시스템 홈 화면에서 빌트인 캠을\n선택한 후, 빌트인 캠 설정 메뉴를 선택하십시\n오. 빌트인 캠 녹화를 포함하여 작동과 관련된\n다양한 항목을 설정할 수 있습니다.   \n\n   빌트인 캠 설정은 운전자 프로필과 연동되어 있\n으며, 프로필 마다 원하는 녹화 조건을 다르게\n설정할 수 있습니다.\n• 디지털 키를 사용하거나 인포테인먼트 시스\n템 화면에서 운전자를 변경하는 경우 빌트인\n캠의 설정이 각 운전자의 프로필 설정에 따\n라 변경됩니다.\n• 모든 설정 항목은 운전자에 따라 변경됩니\n다. 단, 저장된 영상과 Wi-Fi 비밀번호는 운\n전자에 따라 변경되지 않습니다.\n• 사용자 프로필을 삭제하거나 설정을 초기화\n할 경우 빌트인 캠 설정도 동시에 초기화 되\n며 원하는 녹화 조건으로 다시 설정이 필요\n합니다.   \n\n   *녹화\n주행 중 녹화/주차 중 녹화 및 음성 녹음\n주행 및 주차 시 녹화 방법과 음성 녹음 여부를\n선택할 수 있습니다.\n단, 주차 중 상시 영상과 타임랩스 영상은 음성\n녹음이 되지 않습니다.   \n\n   차량 출고 후 최초 한 번은 인포테인먼트 시스\n템에서 운전자1 또는 운전자2 프로필을 선택하\n여 사용자 초기 설정을 완료할 경우에 게스트\n프로필을 포함한 모든 프로필의 주행 및 주차\n중 상시 녹화, 이벤트 녹화 기능이 자동으로 활\n성화됩니다.\n단, 운전자1 또는 운전자2 프로필을 설정하기\n전에 게스트 프로필에서 이미 녹화 설정을 한\n경우에는 기존 설정 상태가 유지됩니다.   \n\n   *주행 정보 표시\n빌트인 캠 영상에 다양한 주행 정보를 기록할\n수 있으며, 주행 정보 표시 메뉴에서 원하는 항\n목을 선택할 수 있습니다.\n• 시간: 인포테인먼트 시스템에서 표시되는 날\n짜/시간을 저장합니다.\n• 속도: 클러스터에서 표시되는 차량의 속도를\n저장합니다.\n• 기어: 클러스터에서 표시되는 변속 기어의\n위치를 저장합니다.\n• 방향 지시등: 좌 우측 방향 지시등 작동 상태\n를 저장합니다.\n• 충격 감지 정도: 빌트인 캠의 충격 감지 센서\n를 통해 감지된 충격을 5단계로 저장합니다.\n• 위치: 내비게이션 지도에서 표시되는 차량의\nGPS 위치 정보를 저장합니다.\n• 클러스터에 표시되는 속도는 법규상 실제 차\n량의 속도보다 높게 표시되어, 차이가 있을\n수 있습니다.\n• GPS 위치 정보는 차량 위치 및 위성 신호 수\n신 환경에 따라 정확한 위치 정보가 저장되\n지 않을 수 있습니다.\n• 주행 정보 표시를 선택하지 않은 상태에서\n녹화가 완료된 영상은 이후에 주행 정보를\n다시 표시할 수는 없습니다.   \n\n   *녹화 시간\n주차 중 녹화 시간, 이벤트 녹화 시간, 타임랩스\n녹화 시간 및 간격을 선택할 수 있습니다.   \n\n   • 12 V 리튬 보조 배터리 충전량에 따른 녹화 가\n능한 예상 시간을 빌트인 캠 메뉴의 주차 녹\n화 가능 시간 또는 블루링크 앱을 통해서 확\n인할 수 있습니다. 휴대폰에서 주차 녹화 가\n능 시간을 확인하려면 블루링크 서비스에 가\n입한 경우에만 사용할 수 있습니다.\n• 12 V 리튬 보조 배터리 충전량이 충분치 않은\n경우, 설정한 주차 녹화 시간 이전에 녹화가\n종료될 수 있습니다.\n• 12 V 리튬 보조 배터리는 빌트인 캠 주차 녹화\n이외에도 차량 제어기/내비게이션 무선 업\n데이트, 시동 배터리 보조 등과 같이 차량의\n안정적인 전원 공급을 위해서도 사용되어,\n차량 상태에 따라 예상했던 주차 녹화 가능\n시간 이전에 녹화가 종료될 수 있습니다.   \n\n   *충격 감지 민감도\n주행 및 주차 중 이벤트 녹화 여부의 기준이 되\n는 ‘충격 감지 민감도’를 선택할 수 있습니다. 1\n단계(매우 둔감), 2단계(둔감), 3단계(보통), 4\n단계(민감), 5단계(매우 민감) 중에 원하는 감\n지 조건을 선택하십시오.   \n\n   *디스플레이 설정\n전/후방 녹화 영상의 높이를 조절할 수 있습니\n다. 영상 화면을 보고 원하는 높이를 선택하십\n시오.   \n\n   *앱 연결\nWi-Fi 설정\n휴대폰 앱 연결을 위한 Wi-Fi 를 활성화 하거\n나, Wi-Fi 비밀번호를 설정할 수 있습니다.\n주차 중 이벤트 휴대폰 알림\n차량을 잠근 후 도난 경보 장치가 작동 중인 상\n태에서 주차 중 이벤트 영상이 저장되면 블루링\n크 앱으로 메시지와 동영상을 전송하여 충격 감\n지를 알립니다. 주차 후 최대 5회까지만 서비스\n가 제공되며, 알림 서비스를 사용하려면 주차\n중 이��트 휴대폰 알림을 선택하십시오.\n• 주차 중 이벤트 휴대폰 알림은 블루링크 서\n비스에 가입한 경우에만 사용할 수 있습니\n다.\n• 주차 후 휴대폰 알림 횟수(5회)가 초과되어\n알림이 오지 않더라도 녹화는 작동하고 있습\n니다.\n• 주차 중 이벤트 알림 기능을 사용할 경우 차\n량의 배터리 전력이 소모되어, 예상했던 주\n차 녹화 가능 시간 이전에 녹화가 종료될 수\n있습니다.   \n\n   *SD 메모리\n녹화 영상 저장을 위한 SD 메모리의 수명 상태,\nSD 메모리 단자 위치를 확인할 수 있습니다.\nSD 메모리를 안전하게 제거하지 않는 경우 저\n장된 파일 또는 파일 시스템이 손상될 수 있습\n니다. ‘연결 해제’ 버튼을 누른 후 메모리를 안\n전하게 제거하십시오.\nSD 메모리를 초기화 할 경우 저장된 모든 파일\n이 삭제되니, 초기화 이전에 보관이 필요한 파\n일은 필히 백업해 주십시오.\n정품 SD 메모리를 사용하지 않는 경우 SD 메모\n리의 수명 상태 정보는 표시되지 않을 수 있습\n니다.',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 1024]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Information Retrieval
+
+* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
+
+| Metric              | Value      |
+|:--------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy@1   | 0.0367     |
+| cosine_accuracy@3   | 0.6726     |
+| cosine_accuracy@5   | 0.806      |
+| cosine_accuracy@10  | 0.8892     |
+| cosine_precision@1  | 0.0367     |
+| cosine_precision@3  | 0.2242     |
+| cosine_precision@5  | 0.1612     |
+| cosine_precision@10 | 0.0889     |
+| cosine_recall@1     | 0.0367     |
+| cosine_recall@3     | 0.6726     |
+| cosine_recall@5     | 0.806      |
+| cosine_recall@10    | 0.8892     |
+| **cosine_ndcg@10**  | **0.5214** |
+| cosine_mrr@10       | 0.398      |
+| cosine_map@100      | 0.4025     |
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 1,210 training samples
+* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence_0                                                                         | sentence_1                                                                            |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                                |
+  | details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 24.29 tokens</li><li>max: 51 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 368.04 tokens</li><li>max: 2629 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence_0                                                 | sentence_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              |
+  |:-----------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>수중 주행 후 점검해야 할 자동차 부품에는 어떤 것들이 있나요?</code>           | <code>수중 주행 후의 점검 및 조치<br>• 브레이크 성능이 저하된 경우는 즉시 당사<br>직영 하이테크센터나 블루핸즈에서 점검을<br>받으십시오.<br>• 엔진 오일, 변속기 오일, 디퍼런셜 오일, 프로<br>펠러 샤프트의 그리스 등을 점검하여 이상이<br>있을 시 교체하십시오.<br>• 헤드램프에 물이 들어간 경우 물을 빼내십시<br>오.<br>• 당사 직영 하이테크센터나 블루핸즈에서 휠<br>베어링 부의 그리스 교체를 받으십시오.<br>험로(OFF ROAD) 주행 후에는 정기 점검 주기<br>를 앞당겨 자주 점검하고 부품을 교체하십시<br>오.</code>                                                                                                                                                                                                                                        |
+  | <code>어드밴스드 후석 승객 알림이 작동하지 않을 수 있는 상황에는 어떤 것들이 있나요?</code> | <code>어드밴스드 후석 승객 알림이 장착되어 있더라<br>도 항상 내리기 전에 뒷좌석 및 화물칸을 확인<br>하십시오.<br>다음과 같은 상황에서는 어드밴스드 후석 승객<br>알림이 작동하지 않을 수 있습니다. 탑승자의<br>안전 사고에 항상 유의하십시오.<br>• 일정 시간 움직임이 거의 없거나 적은 경우<br>• 유아가 어린이 보조 좌석에 앉아 있지 않을<br>경우<br>• 차량 시트 또는 어린이 보조 좌석의 가림으<br>로 인해 감지 신호가 약한 경우(예, 영유아 보<br>조좌석을 앞보기 자세로 장착 등)<br>• 좌석 탑승자가 유아가 아닌 경우<br>• 금속이 포함된 섬유 제품(예: 담요) 등 장애<br>물에 뒷좌석 탑승자가 가려져 있는 경우<br>• 차량 안의 물건이 센서를 가린 경우<br>• 센서가 이물질에 의해 오염된 경우<br>• 실내 천장(헤드라이닝)에 물체를 부착하거<br>나 임의로 개조하거나 변형, 파손이 된 경우<br>• 실내외 다른 전자파에 의해 방해를 받을 경<br>우<br>• 그 외 시스템이 작동하지 않을 수 있는 주변<br>환경</code> |
+  | <code>장기간 주차하거나 LPG 누출과 같은 긴급상황이 발생했을 때 어떻게 해야 합니까?</code> | <code>LPI 차량 관리 요령<br>• LPG 충전 시에는 반드시 시동을 끈 상태에서<br>실시하십시오.<br>• LPG는 온도 상승에 의한 압력 상승이 있기<br>때문에 열이나 직사광선을 피해야 합니다.<br>• LPG 탱크에는 연료 취출 밸브가 달려 있<br>으며 평상시에는 조작하지 않아도 됩니다.<br>• LPG는 공기보다 약 2배 정도 무겁기 때문에<br>누출된 LPG는 낮은 장소에 체류하기 쉬우므<br>로 장시간 주차 시에는 지하주차장 등과 같<br>은 밀폐된 장소를 피해야 합니다.<br>• 장기간(1개월 이상) 주차 시나 LPG 누출 등<br>긴급상황 발생 시에는 연료 취출 밸브를<br>잠그십시오.<br>• LPG에는 특유의 냄새를 섞어 제조하므로 차<br>내에 LPG 냄새가 날 경우 반드시 환기시키<br>고 기밀 점검을 하여 누출 확인 시에는 자사<br>직영 하이테크센터나 블루핸즈에 정비를 의<br>뢰하십시오.<br>• 기타 자세한 사항은 LPG 관련 내용을 참조<br>하십시오.</code>                                      |
+* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "cos_sim"
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 5
+- `per_device_eval_batch_size`: 5
+- `num_train_epochs`: 40
+- `fp16`: True
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: steps
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 5
+- `per_device_eval_batch_size`: 5
+- `per_gpu_train_batch_size`: None
+- `per_gpu_eval_batch_size`: None
+- `gradient_accumulation_steps`: 1
+- `eval_accumulation_steps`: None
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 5e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1
+- `num_train_epochs`: 40
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.0
+- `warmup_steps`: 0
+- `log_level`: passive
+- `log_level_replica`: warning
+- `log_on_each_node`: True
+- `logging_nan_inf_filter`: True
+- `save_safetensors`: True
+- `save_on_each_node`: False
+- `save_only_model`: False
+- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
+- `no_cuda`: False
+- `use_cpu`: False
+- `use_mps_device`: False
+- `seed`: 42
+- `data_seed`: None
+- `jit_mode_eval`: False
+- `use_ipex`: False
+- `bf16`: False
+- `fp16`: True
+- `fp16_opt_level`: O1
+- `half_precision_backend`: auto
+- `bf16_full_eval`: False
+- `fp16_full_eval`: False
+- `tf32`: None
+- `local_rank`: 0
+- `ddp_backend`: None
+- `tpu_num_cores`: None
+- `tpu_metrics_debug`: False
+- `debug`: []
+- `dataloader_drop_last`: False
+- `dataloader_num_workers`: 0
+- `dataloader_prefetch_factor`: None
+- `past_index`: -1
+- `disable_tqdm`: False
+- `remove_unused_columns`: True
+- `label_names`: None
+- `load_best_model_at_end`: False
+- `ignore_data_skip`: False
+- `fsdp`: []
+- `fsdp_min_num_params`: 0
+- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
+- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
+- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
+- `deepspeed`: None
+- `label_smoothing_factor`: 0.0
+- `optim`: adamw_torch
+- `optim_args`: None
+- `adafactor`: False
+- `group_by_length`: False
+- `length_column_name`: length
+- `ddp_find_unused_parameters`: None
+- `ddp_bucket_cap_mb`: None
+- `ddp_broadcast_buffers`: False
+- `dataloader_pin_memory`: True
+- `dataloader_persistent_workers`: False
+- `skip_memory_metrics`: True
+- `use_legacy_prediction_loop`: False
+- `push_to_hub`: False
+- `resume_from_checkpoint`: None
+- `hub_model_id`: None
+- `hub_strategy`: every_save
+- `hub_private_repo`: None
+- `hub_always_push`: False
+- `gradient_checkpointing`: False
+- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
+- `include_inputs_for_metrics`: False
+- `include_for_metrics`: []
+- `eval_do_concat_batches`: True
+- `fp16_backend`: auto
+- `push_to_hub_model_id`: None
+- `push_to_hub_organization`: None
+- `mp_parameters`: 
+- `auto_find_batch_size`: False
+- `full_determinism`: False
+- `torchdynamo`: None
+- `ray_scope`: last
+- `ddp_timeout`: 1800
+- `torch_compile`: False
+- `torch_compile_backend`: None
+- `torch_compile_mode`: None
+- `include_tokens_per_second`: False
+- `include_num_input_tokens_seen`: False
+- `neftune_noise_alpha`: None
+- `optim_target_modules`: None
+- `batch_eval_metrics`: False
+- `eval_on_start`: False
+- `use_liger_kernel`: False
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: batch_sampler
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+</details>
+
+### Training Logs
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+| Epoch   | Step | Training Loss | cosine_ndcg@10 |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:--------------:|
+| 0.6173  | 50   | -             | 0.5753         |
+| 1.0     | 81   | -             | 0.5713         |
+| 1.2346  | 100  | -             | 0.5707         |
+| 1.8519  | 150  | -             | 0.5762         |
+| 2.0     | 162  | -             | 0.5763         |
+| 2.4691  | 200  | -             | 0.5766         |
+| 3.0     | 243  | -             | 0.5749         |
+| 3.0864  | 250  | -             | 0.5755         |
+| 3.7037  | 300  | -             | 0.5751         |
+| 4.0     | 324  | -             | 0.5791         |
+| 4.3210  | 350  | -             | 0.5769         |
+| 4.9383  | 400  | -             | 0.5750         |
+| 5.0     | 405  | -             | 0.5760         |
+| 5.5556  | 450  | -             | 0.5696         |
+| 6.0     | 486  | -             | 0.5738         |
+| 6.1728  | 500  | 0.0777        | 0.5720         |
+| 6.7901  | 550  | -             | 0.5561         |
+| 7.0     | 567  | -             | 0.5639         |
+| 7.4074  | 600  | -             | 0.5672         |
+| 8.0     | 648  | -             | 0.5603         |
+| 8.0247  | 650  | -             | 0.5617         |
+| 8.6420  | 700  | -             | 0.5685         |
+| 9.0     | 729  | -             | 0.5661         |
+| 9.2593  | 750  | -             | 0.5657         |
+| 9.8765  | 800  | -             | 0.5582         |
+| 10.0    | 810  | -             | 0.5611         |
+| 10.4938 | 850  | -             | 0.5591         |
+| 11.0    | 891  | -             | 0.5533         |
+| 11.1111 | 900  | -             | 0.5640         |
+| 11.7284 | 950  | -             | 0.5592         |
+| 12.0    | 972  | -             | 0.5627         |
+| 12.3457 | 1000 | 0.0236        | 0.5622         |
+| 12.9630 | 1050 | -             | 0.5508         |
+| 13.0    | 1053 | -             | 0.5510         |
+| 13.5802 | 1100 | -             | 0.5437         |
+| 14.0    | 1134 | -             | 0.5624         |
+| 14.1975 | 1150 | -             | 0.5434         |
+| 14.8148 | 1200 | -             | 0.5632         |
+| 15.0    | 1215 | -             | 0.5639         |
+| 15.4321 | 1250 | -             | 0.5557         |
+| 16.0    | 1296 | -             | 0.5496         |
+| 16.0494 | 1300 | -             | 0.5452         |
+| 16.6667 | 1350 | -             | 0.5470         |
+| 17.0    | 1377 | -             | 0.5462         |
+| 17.2840 | 1400 | -             | 0.5592         |
+| 17.9012 | 1450 | -             | 0.5606         |
+| 18.0    | 1458 | -             | 0.5621         |
+| 18.5185 | 1500 | 0.0194        | 0.5514         |
+| 19.0    | 1539 | -             | 0.5555         |
+| 19.1358 | 1550 | -             | 0.5456         |
+| 19.7531 | 1600 | -             | 0.5458         |
+| 20.0    | 1620 | -             | 0.5452         |
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+| 20.9877 | 1700 | -             | 0.5537         |
+| 21.0    | 1701 | -             | 0.5514         |
+| 21.6049 | 1750 | -             | 0.5469         |
+| 22.0    | 1782 | -             | 0.5403         |
+| 22.2222 | 1800 | -             | 0.5429         |
+| 22.8395 | 1850 | -             | 0.5377         |
+| 23.0    | 1863 | -             | 0.5385         |
+| 23.4568 | 1900 | -             | 0.5385         |
+| 24.0    | 1944 | -             | 0.5325         |
+| 24.0741 | 1950 | -             | 0.5216         |
+| 24.6914 | 2000 | 0.0148        | 0.5354         |
+| 25.0    | 2025 | -             | 0.5467         |
+| 25.3086 | 2050 | -             | 0.5426         |
+| 25.9259 | 2100 | -             | 0.5340         |
+| 26.0    | 2106 | -             | 0.5354         |
+| 26.5432 | 2150 | -             | 0.5346         |
+| 27.0    | 2187 | -             | 0.5414         |
+| 27.1605 | 2200 | -             | 0.5375         |
+| 27.7778 | 2250 | -             | 0.5495         |
+| 28.0    | 2268 | -             | 0.5445         |
+| 28.3951 | 2300 | -             | 0.5373         |
+| 29.0    | 2349 | -             | 0.5282         |
+| 29.0123 | 2350 | -             | 0.5277         |
+| 29.6296 | 2400 | -             | 0.5457         |
+| 30.0    | 2430 | -             | 0.5341         |
+| 30.2469 | 2450 | -             | 0.5315         |
+| 30.8642 | 2500 | 0.0142        | 0.5355         |
+| 31.0    | 2511 | -             | 0.5417         |
+| 31.4815 | 2550 | -             | 0.5366         |
+| 32.0    | 2592 | -             | 0.5375         |
+| 32.0988 | 2600 | -             | 0.5376         |
+| 32.7160 | 2650 | -             | 0.5410         |
+| 33.0    | 2673 | -             | 0.5249         |
+| 33.3333 | 2700 | -             | 0.5275         |
+| 33.9506 | 2750 | -             | 0.5254         |
+| 34.0    | 2754 | -             | 0.5261         |
+| 34.5679 | 2800 | -             | 0.5313         |
+| 35.0    | 2835 | -             | 0.5216         |
+| 35.1852 | 2850 | -             | 0.5225         |
+| 35.8025 | 2900 | -             | 0.5164         |
+| 36.0    | 2916 | -             | 0.5197         |
+| 36.4198 | 2950 | -             | 0.5256         |
+| 37.0    | 2997 | -             | 0.5309         |
+| 37.0370 | 3000 | 0.0133        | 0.5328         |
+| 37.6543 | 3050 | -             | 0.5245         |
+| 38.0    | 3078 | -             | 0.5205         |
+| 38.2716 | 3100 | -             | 0.5216         |
+| 38.8889 | 3150 | -             | 0.5284         |
+| 39.0    | 3159 | -             | 0.5300         |
+| 39.5062 | 3200 | -             | 0.5277         |
+| 40.0    | 3240 | -             | 0.5214         |
+
+</details>
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.16
+- Sentence Transformers: 4.1.0
+- Transformers: 4.52.3
+- PyTorch: 2.7.0+cu126
+- Accelerate: 1.7.0
+- Datasets: 3.6.0
+- Tokenizers: 0.21.1
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+
+#### Sentence Transformers
+```bibtex
+@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
+    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
+    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
+    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
+    month = "11",
+    year = "2019",
+    publisher = "Association for Computational Linguistics",
+    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
+}
+```
+
+#### MultipleNegativesRankingLoss
+```bibtex
+@misc{henderson2017efficient,
+    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
+    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
+    year={2017},
+    eprint={1705.00652},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.CL}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 1024,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 4096,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 8194,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 16,
+  "num_hidden_layers": 24,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.52.3",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "4.1.0",
+    "transformers": "4.52.3",
+    "pytorch": "2.7.0+cu126"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

eval/Information-Retrieval_evaluation_results.csv

@@ -0,0 +1,41 @@
+epoch,steps,cosine-Accuracy@1,cosine-Accuracy@3,cosine-Accuracy@5,cosine-Accuracy@10,cosine-Precision@1,cosine-Recall@1,cosine-Precision@3,cosine-Recall@3,cosine-Precision@5,cosine-Recall@5,cosine-Precision@10,cosine-Recall@10,cosine-MRR@10,cosine-NDCG@10,cosine-MAP@100
+1.0,81,0.033659730722154224,0.773561811505508,0.890452876376989,0.9541003671970624,0.033659730722154224,0.033659730722154224,0.25785393716850263,0.773561811505508,0.1780905752753978,0.890452876376989,0.09541003671970623,0.9541003671970624,0.4411192710458315,0.5713135159600871,0.44333498398613563
+2.0,162,0.03916768665850673,0.7784577723378213,0.8898408812729498,0.9602203182374541,0.03916768665850673,0.03916768665850673,0.2594859241126071,0.7784577723378213,0.17796817625458994,0.8898408812729498,0.0960220318237454,0.9602203182374541,0.4458219191389322,0.5762914507600776,0.4479252759286453
+3.0,243,0.04222766217870257,0.769889840881273,0.8812729498164015,0.9589963280293757,0.04222766217870257,0.04222766217870257,0.25662994696042435,0.769889840881273,0.1762545899632803,0.8812729498164015,0.09589963280293758,0.9589963280293757,0.44468317110605915,0.5749456414618932,0.44698592360595735
+4.0,324,0.037943696450428395,0.7851897184822522,0.8965728274173806,0.9632802937576499,0.037943696450428395,0.037943696450428395,0.2617299061607507,0.7851897184822522,0.17931456548347613,0.8965728274173806,0.09632802937576498,0.9632802937576499,0.4483653416486948,0.5791276370824631,0.4504142115161962
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model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:89af470481c4b4de46014ce413decef6be0566fa4030160fac37235fbe884645
+size 2271064456

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 8192,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e4f7e21bec3fb0044ca0bb2d50eb5d4d8c596273c422baef84466d2c73748b9c
+size 17083053

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,56 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 8192,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "sp_model_kwargs": {},
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}