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nomic-embed-text: embeddings abiertos competitivos

Nomic liberó un modelo de embeddings open source que rivaliza con los de OpenAI. Cuándo usarlo, comparativa y cómo integrar en tu RAG.

OpenAI liberó text-embedding-3 con calidad superior y el truco de dimensiones variables. Cómo aprovechar lo nuevo sin rehacer toda la pila RAG.

pgvector 0.5 añadió HNSW y cambió la conversación. Cuándo PostgreSQL con pgvector es suficiente, cómo indexar bien y dónde empieza a sufrir.

Cohere Embed v3 añadió un ranking interno de calidad de documentos y mantuvo su foco multilingüe. Cómo compara con OpenAI y cuándo encaja mejor.

Las bases vectoriales han pasado de ser experimentales a base de productos LLM. Comparativa pragmática entre las tres opciones más usadas en 2023.

pgvector convierte PostgreSQL en una base vectorial competente. Cuándo elegirlo frente a Qdrant o Pinecone y cómo configurarlo bien.

Los embeddings convierten texto en vectores con significado semántico. Cómo se generan, qué modelos elegir y para qué casos sirven realmente.

Chroma es la opción más simple para empezar con embeddings y búsqueda semántica. Cuándo brilla, cuándo se queda corta y cómo desplegarla.