¿Qué son los Modelos de Embeddings? ¿Cuál es mejor usar en mi RAG?

El mundo de los modelos de embeddings es bastante amplio y evoluciona rápido. Aquí tienes una lista de algunos de los modelos más relevantes (tanto locales/open-source como basados en API), sus características, y cuándo podrías preferir uno sobre otro, especialmente pensando en tareas como RAG (Retrieval-Augmented Generation).

¿Qué son los Modelos de Embeddings?

Son modelos de IA entrenados para convertir fragmentos de texto (palabras, frases, párrafos) en vectores numéricos (listas de números). La idea es que textos con significados similares tengan vectores numéricamente cercanos en un espacio multidimensional. Esto es fundamental para la búsqueda semántica en RAG: encontrar los chunks de tus documentos más relevantes para la pregunta del usuario.

Modelos Locales / Open-Source (Usables con Ollama, Hugging Face Transformers, etc.)

Estos son ideales si necesitas control total, privacidad, funcionamiento offline o quieres evitar costos por uso de API. Requieren hardware local (CPU/GPU, RAM).

mxbai-embed-large (Mixedbread AI)
- Cuándo usarlo: Cuando buscas alto rendimiento en tareas multilingües (incluido español) y tienes suficientes recursos locales. Excelente para RAG generalista.
- Pros:
  - Muy buen rendimiento en benchmarks como MTEB (Massive Text Embedding Benchmark).
  - Fuerte soporte multilingüe.
  - Comunidad activa y buena documentación.
- Contras:
  - Es un modelo relativamente grande (large), consume más RAM/VRAM y puede ser más lento que modelos más pequeños.
nomic-embed-text (Nomic AI)
- Cuándo usarlo: Si buscas un modelo eficiente, con entrenamiento transparente (datos abiertos) y la capacidad de ajustar la dimensionalidad de los vectores (puede reducir el tamaño de la base de datos). Puede funcionar bien en inglés.
- Pros:
  - Entrenamiento y datos abiertos.
  - Dimensionalidad variable (ej. reducir a 128 para ahorrar espacio/memoria a costa de algo de precisión).
  - Buena eficiencia computacional.
- Contras:
  - Su rendimiento puede ser variable según el idioma y la tarea; en mi caso, no funcionó bien para la Constitución Española.
  - Puede requerir ajustes o no ser el mejor para todos los casos de uso multilingüe o dominios específicos.
all-MiniLM-L6-v2 / all-MiniLM-L12-v2 (Sentence-Transformers / Microsoft)
- Cuándo usarlo: Cuando necesitas algo rápido, ligero y tienes recursos limitados (poca RAM/VRAM). Principalmente para inglés, aunque puede tener cierta capacidad multilingüe básica. Ideal para prototipos rápidos o tareas donde la máxima precisión no es crítica.
- Pros:
  - Muy rápidos y ligeros.
  - Bajo consumo de recursos.
  - Fáciles de usar y muy populares como punto de partida.
- Contras:
  - Rendimiento significativamente inferior a modelos más grandes y modernos en tareas complejas de RAG.
  - Principalmente optimizados para inglés.
all-mpnet-base-v2 (Sentence-Transformers / Microsoft)
- Cuándo usarlo: Un buen equilibrio entre rendimiento y tamaño para tareas en inglés. Era un estándar de facto antes de la llegada de modelos más recientes y grandes.
- Pros:
  - Buen rendimiento general para su tamaño (mejor que MiniLM).
  - Ampliamente utilizado y bien documentado.
- Contras:
  - Superado en rendimiento por modelos más nuevos (e5, bge, mxbai).
  - Optimizado principalmente para inglés.
e5-large-v2 / e5-base (Microsoft)
- Cuándo usarlo: Cuando buscas alto rendimiento y no te importa añadir un prefijo específico a tus consultas y documentos («query: «, «passage: «) para obtener los mejores resultados.
- Pros:
  - Muy buen rendimiento en benchmarks.
  - Existen versiones base y large para balancear recursos.
- Contras:
  - Requiere el uso de prefijos específicos en el texto antes de generar el embedding para funcionar óptimamente, lo cual añade complejidad a la implementación del RAG.
bge-large-en-v1.5 / bge-base-en-v1.5 / bge-m3 (BAAI – Beijing Academy of AI)
- Cuándo usarlo: Similar a E5, modelos de alto rendimiento. bge-m3 es el más reciente, diseñado para ser multilingüe y potencialmente multimodal, muy potente. También pueden requerir instrucciones o prefijos específicos.
- Pros:
  - Excelente rendimiento, a menudo compitiendo en lo más alto de los benchmarks.
  - bge-m3 ofrece capacidades multilingües y multimodales avanzadas.
- Contras:
  - Pueden requerir instrucciones específicas para el texto (ej., añadir «Represent this sentence for searching relevant passages:» antes del texto a embedir).
  - Los modelos large consumen bastantes recursos.
gte-large / gte-base (Alibaba DAMO Academy)
- Cuándo usarlo: Otra familia de modelos con buen rendimiento general en benchmarks, alternativa a E5/BGE.
- Pros:
  - Buen rendimiento competitivo.
  - Disponibles en diferentes tamaños.
- Contras:
  - Pueden ser menos conocidos o tener menos ejemplos de uso que otros.
  - Consumo de recursos para la versión large.

Modelos Basados en API (OpenAI, Cohere, Google, etc.)

Estos suelen ofrecer rendimiento de vanguardia pero requieren conexión a internet, una clave API y tienen un coste asociado al uso. Sacrificas el control local y la privacidad total.

OpenAI Embeddings (text-embedding-3-large, text-embedding-3-small, text-embedding-ada-002)
- Cuándo usarlo: Si ya usas el ecosistema OpenAI, buscas un rendimiento muy alto (v3-large), necesitas flexibilidad en la dimensión del vector (v3) o buscas una opción barata y probada (ada-002, aunque ya superada).
- Pros:
  - Alto rendimiento (especialmente v3-large).
  - Facilidad de integración si ya usas APIs de OpenAI.
  - Los modelos v3 permiten reducir la dimensionalidad para ahorrar costes/espacio.
- Contras:
  - Requiere API Key, conexión a internet y tiene coste por token.
  - Preocupaciones sobre privacidad de datos (envías tu texto a OpenAI).
  - ada-002 tiene un rendimiento notablemente inferior a los modelos v3 y a los mejores open-source actuales.
Cohere Embeddings (embed-english-v3.0, embed-multilingual-v3.0)
- Cuándo usarlo: Cuando buscas el máximo rendimiento posible, especialmente para casos de uso específicos (ofrecen diferentes input_type para optimizar según sea búsqueda, clasificación, etc.). Fuerte opción multilingüe.
- Pros:
  - Rendimiento excelente, a menudo liderando benchmarks.
  - Optimización por tipo de entrada (search_query, search_document, etc.).
  - Versiones potentes para inglés y multilingüe.
- Contras:
  - Requiere API Key, conexión a internet, coste por uso.
  - Preocupaciones sobre privacidad de datos.
Google Vertex AI / Google AI Embeddings (text-embedding-004, textembedding-gecko, etc.)
- Cuándo usarlo: Si estás integrado en el ecosistema de Google Cloud o buscas las últimas ofertas de Google.
- Pros:
  - Buen rendimiento, competitivo con OpenAI/Cohere.
  - Integración con Google Cloud.
- Contras:
  - Requiere cuenta de Google Cloud/API key, conexión a internet, coste por uso.
  - Preocupaciones sobre privacidad.
  - La nomenclatura y disponibilidad de modelos puede cambiar.

Consideraciones Clave al Elegir:

Tarea Específica: ¿Es para RAG (búsqueda semántica), clasificación, clustering, recomendación? Algunos modelos son mejores para tareas específicas. Para RAG, la calidad de la búsqueda semántica es clave.
Rendimiento vs. Recursos: Los modelos más grandes (large) suelen dar mejores resultados pero necesitan más RAM/VRAM y son más lentos. Evalúa tu hardware local. Consulta benchmarks como MTEB (Hugging Face) para comparar rendimiento objetivo.
Idioma(s): ¿Trabajas solo en inglés, en español, o necesitas soporte multilingüe robusto? Elige modelos entrenados o fine-tuneados para tus idiomas.
Local vs. Cloud: ¿Necesitas funcionamiento offline? ¿Te preocupa la privacidad de tus datos? ¿Tienes presupuesto para APIs? Esto define si usas modelos locales u online.
Facilidad de Uso: Algunos modelos (E5, BGE) rinden mejor con «instrucciones» o prefijos añadidos al texto. Otros funcionan bien directamente.
Tamaño del Vector / Almacenamiento: Vectores más grandes (más dimensiones) suelen capturar más información pero ocupan más espacio en disco/RAM en tu base de datos vectorial (ChromaDB). Algunos modelos (Nomic, OpenAI v3) permiten reducir la dimensionalidad.