某公司正在建構一個使用私人文件的聊天機器人。他們需要先將這些文件轉換為向量表示，然後再儲存。他們應該使用哪種類型的基礎模型？

文字嵌入模型 (Text Embedding Model) 是將文字資料轉換為數值向量表示的最佳選擇。這些向量能夠捕捉文字的語義和上下文關係，使得聊天機器人能夠理解文件內容並進行相關性搜尋。當使用者提問時，聊天機器人會將問題轉換為向量，然後與儲存的文件向量進行比對，找出最相關的資訊來生成回答。 文字補齊模型 (Text Completion Model) 主要用於生成連貫的文字序列，例如續寫句子或段落，不適用於將文件轉換為向量以進行檢索。指令遵循模型 (Instruction Following Model) 旨在根據特定指令執行任務，例如摘要或翻譯，而非生成向量表示。圖像生成模型 (Image Generation Model) 則是用於從文字描述創建圖像，與處理文字文件無關。