和modelscope的GTE ROM现成服务还不太一样?

是的，您需要将向量值作为输入进行对比。ModelScope的GTE ROM服务提供了一种现成的方法来进行向量值对比，但如果您需要传入非中文语句和对比数组，您可以使用其他NLP库或自定义代码来实现这一功能。以下是一个示例代码，演示如何使用Python和Scikit-learn库进行向量值对比：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def compare_vectors(vector1, vector2):
    similarity = cosine_similarity([vector1], [vector2])
    return similarity[0][0]

# 假设您已经有了两个向量值 vector1 和 vector2
similarity_score = compare_vectors(vector1, vector2)
print("相似度得分：", similarity_score)

在上述示例中，我们使用了cosine_similarity函数来计算两个向量之间的余弦相似度。您可以将vector1和vector2替换为您要比较的实际向量值。最后，打印出相似度得分以了解两个向量之间的相似程度。

请注意，这只是一个示例，您可能需要根据您的具体需求和使用的NLP库进行适当的调整。

demo下您看看有没有可以参考的，https://github.com/modelscope/modelscope-agent/blob/master/README_CN.md 此回答整理至钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”