¿Qué son los Modelos de Embeddings? ¿Cuál es mejor usar en mi RAG?
Los modelos de embeddings son herramientas de IA que convierten texto en vectores numéricos para que textos similares tengan vectores cercanos. Se usan en tareas como RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hay modelos locales/open-source como mxbai-embed-large, nomic-embed-text, all-MiniLM-L6-v2, all-mpnet-base-v2, e5-large-v2, bge-large-en-v1.5 y gte-large; y modelos basados en API como OpenAI Embeddings, Cohere Embeddings y Google Vertex AI. La elección depende de factores como rendimiento, recursos, idioma y privacidad.
...proporciona una visión general completa de los modelos de embeddings, pero podría ser más conciso y directo en su presentación. La cantidad de información es abrumadora, pero está bien organizada. Sería útil una tabla comparativa de los modelos.
