Embeddings multilingual-e5-large für ein deutsches RAG

multilingual-e5-large für ein RAG auf Deutsch: 1024 Dimensionen, 512 Tokens, Präfixe query:/passage: erforderlich, Kosinus-Distanz. MIT-Lizenz.

Notas

Die Präfixe „query: “ und „passage: “ sind Pflicht: ohne sie wird die Suche deutlich schlechter.
Höchstens 512 Tokens pro Text: Dokumente in Abschnitte von etwa 350 Wörtern teilen.
Vektoren normalisieren und Kosinus-Distanz verwenden.
Von Microsoft (intfloat) unter MIT-Lizenz veröffentlicht.

Coste estimado

Tokens de entrada por llamada : ≈ 249

Solo coste de entrada, sin la respuesta del modelo. Precios públicos estándar de los proveedores (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertidos de USD a euros al tipo del BCE del 29 de septiembre de 2026. Estimación: 1 token ≈ 3,6 caracteres.

Identificador

contextetech--multilingual-e5-large-rag-deutsch

Tipo

Embeddings

Archivo

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

Formato

JSON (application/json)

Tamaño

683 bytes

Codificación

UTF-8

Tokens estimados

≈ 189

Idioma

Alemán

Licencia

MIT

Uso comercial

Permitido

Datos personales

Ninguno

Versión

1.0

Publicado el

3 de octubre de 2026 a las 5:20

Actualizado el

3 de octubre de 2026 a las 5:20

Almacenamiento

en base de datos

Usos

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

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    "rag",
    "mehrsprachig",
    "semantische-suche"
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    "de",
    "en",
    "fr",
    "es",
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  ],
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    "query": "query: ",
    "passage": "passage: "
  },
  "chunkSize": 350,
  "benchmarks": []
}

Vectorizar (Python)

from sentence_transformers import SentenceTransformer

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