Buscar en tus documentos con IA (RAG)
Pipelines RAG, corpus y modelos de embeddings para que una IA responda con tus documentos.
contextetech
nomic-embed-text embeddings locally with Ollama
nomic-embed-text for a 100% local English RAG with Ollama: 768 dimensions, long…
contextetech
BGE-M3 embeddings for RAG over long documents
BGE-M3 for RAG over long documents: 1024 dimensions, up to 8,192 tokens, 100+…
contextetech
Corpus: AI resource definitions (English)
Definitions of every AI resource type on Contexte Tech, one chunk each with the…
¿Qué es buscar en documentos con IA?
La IA puede responder a partir de tus documentos gracias al RAG: los documentos se dividen y se vectorizan, y los pasajes más cercanos a la pregunta se dan al modelo, que responde citando sus fuentes.