Embeddings multilingual-e5-large per un RAG in italiano

multilingual-e5-large per un RAG in italiano: 1024 dimensioni, 512 token, prefissi query:/passage: obbligatori, distanza coseno. Licenza MIT.

Notizen

I prefissi «query: » e «passage: » sono obbligatori: senza, la ricerca peggiora molto.
Al massimo 512 token per testo: dividi i documenti in frammenti di circa 350 parole.
Normalizza i vettori e usa la distanza coseno.
Modello pubblicato da Microsoft (intfloat) con licenza MIT.

Geschätzte Kosten

Eingabe-Tokens pro Aufruf : ≈ 244

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-italiano

Typ

Embeddings

Datei

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

Format

JSON (application/json)

Größe

679 Bytes

Kodierung

UTF-8

Geschätzte Tokens

≈ 189

Sprache

Italienisch

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-italiano.embedding.json

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    "rag",
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    "ricerca-semantica"
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    "it",
    "en",
    "fr",
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  ],
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    "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