Modelo de embeddings
Um modelo especializado em produzir embeddings em vez de gerar texto. Escolhido pela qualidade de recuperação (pontuação MTEB), as dimensões do vetor, o comprimento máximo de entrada e o preço.
O que é
As opções vão de APIs hospedadas (OpenAI text-embedding-3, Voyage, Cohere, Google) a modelos abertos que você roda por conta própria (BGE, E5, Nomic). Diferem nas dimensões de saída (que puxam o custo de armazenamento), no comprimento de contexto e na qualidade de recuperação em benchmarks.
Por que importa
Um modelo de mais dimensões pode recuperar melhor mas custa mais para armazenar e buscar — um vetor de 3.072-d ocupa 4x o armazenamento de um de 768-d. Muitos modelos permitem encurtar o vetor (Matryoshka) para trocar um pouco de qualidade por muito custo.