Embeddings multilingual-e5-large para un RAG en español

multilingual-e5-large para un RAG en español: 1024 dimensiones, 512 tokens, prefijos query:/passage: obligatorios, distancia coseno. Licencia MIT.

Notizen

Los prefijos «query: » y «passage: » son obligatorios: sin ellos, la búsqueda empeora mucho.
512 tokens como máximo por texto: divide los documentos en fragmentos de unas 350 palabras.
Normaliza los vectores y usa la distancia coseno.
Modelo publicado por Microsoft (intfloat) con licencia MIT.

Geschätzte Kosten

Eingabe-Tokens pro Aufruf : ≈ 249

Nur Eingabekosten, ohne die Antwort des Modells. Öffentliche Standardpreise der Anbieter (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) von USD in Euro umgerechnet zum EZB-Kurs vom 29. September 2026. Schätzung: 1 Token ≈ 3,6 Zeichen.

Kennung

contextetech--multilingual-e5-large-rag-espanol

Typ

Embeddings

Datei

multilingual-e5-large-rag-espanol.embedding.json

Format

JSON (application/json)

Größe

685 Bytes

Kodierung

UTF-8

Geschätzte Tokens

≈ 190

Sprache

Spanisch

Lizenz

MIT

Kommerzielle Nutzung

Erlaubt

Personenbezogene Daten

Keine

Version

1.0

Veröffentlicht am

3. Oktober 2026 um 05:20

Aktualisiert am

3. Oktober 2026 um 05:20

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in der Datenbank

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multilingual-e5-large-rag-espanol.embedding.json

{
  "format": "contextetech/embedding/v1",
  "id": "contextetech/multilingual-e5-large-rag-espanol",
  "description": "multilingual-e5-large para un RAG en español: 1024 dimensiones, 512 tokens, prefijos query:/passage: obligatorios, distancia coseno. Licencia MIT.",
  "tags": [
    "rag",
    "multilingue",
    "busqueda-semantica"
  ],
  "license": "MIT",
  "language": "es",
  "model": "intfloat/multilingual-e5-large",
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  "maxTokens": 512,
  "distance": "cosine",
  "languages": [
    "es",
    "en",
    "fr",
    "de",
    "it",
    "pt"
  ],
  "prefixes": {
    "query": "query: ",
    "passage": "passage: "
  },
  "chunkSize": 350,
  "benchmarks": []
}

Vektorisieren (Python)

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("intfloat/multilingual-e5-large")
q = model.encode(["query: deine Eingabe hier"], normalize_embeddings=True)
docs = model.encode(["passage: …"], normalize_embeddings=True)
print(q.shape)  # (1, 1024)
print(q @ docs.T)  # similarité