一家公司正在构建一个使用私有文档的聊天机器人。他们需要先将这些文档转换为向量表示，然后再存储它们。他们应该使用哪种类型的基础模型？

文本嵌入模型（Text Embedding Model）是正确的选择，因为它专门用于将文本数据（如私有文档）转换为数值向量（即嵌入）。这些向量能够捕捉文本的语义信息，使得计算机可以理解和处理文本的含义，这对于构建基于文档内容的聊天机器人至关重要，因为聊天机器人需要通过比较查询的向量与文档的向量来检索相关信息。 文本补全模型（Text Completion Model）主要用于生成连贯的文本序列，例如续写句子或段落，不适合将文档转换为向量。指令遵循模型（Instruction Following Model）旨在理解并执行特定指令，通常用于任务型对话，而非文本向量化。图像生成模型（Image Generation Model）则完全不相关，它用于从文本描述或其他输入生成图像。