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.

Notas

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.

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-espanol

Tipo

Embeddings

Archivo

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

Formato

JSON (application/json)

Tamaño

685 bytes

Codificación

UTF-8

Tokens estimados

≈ 190

Idioma

Español

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-espanol.embedding.json

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  "id": "contextetech/multilingual-e5-large-rag-espanol",
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  "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": []
}

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