Embeddings nomic-embed-text en local avec Ollama

nomic-embed-text pour un RAG 100 % local avec Ollama : 768 dimensions, textes longs, préfixes search_query: / search_document:. Licence Apache 2.0.

Notas

Disponible dans Ollama : ollama pull nomic-embed-text, puis appel à /api/embed.
Les préfixes search_query: et search_document: sont recommandés par l'auteur.
Entraîné surtout sur de l'anglais : pour du français, préférer un modèle multilingue.
Publié par Nomic AI sous licence Apache 2.0.

Coste estimado

Tokens de entrada por llamada : ≈ 231

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--nomic-embed-text-ollama

Tipo

Embeddings

Archivo

nomic-embed-text-ollama.embedding.json

Formato

JSON (application/json)

Tamaño

623 bytes

Codificación

UTF-8

Tokens estimados

≈ 173

Idioma

Francés

Licencia

MIT

Uso comercial

Permitido

Datos personales

Ninguno

Versión

1.0

Publicado el

1 de octubre de 2026 a las 18:55

Actualizado el

1 de octubre de 2026 a las 18:55

Almacenamiento

en base de datos

Usos

0

Me gusta

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nomic-embed-text-ollama.embedding.json

{
  "format": "contextetech/embedding/v1",
  "id": "contextetech/nomic-embed-text-ollama",
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    "ollama",
    "rag",
    "local"
  ],
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  "languages": [
    "en"
  ],
  "prefixes": {
    "query": "search_query: ",
    "passage": "search_document: "
  },
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  "benchmarks": []
}

Vectorizar (Python)

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
q = model.encode(["search_query: tu entrada aquí"], normalize_embeddings=True)
docs = model.encode(["search_document: …"], normalize_embeddings=True)
print(q.shape)  # (1, 768)
print(q @ docs.T)  # similarité