EmbeddingGemma, un modelo de incrustación multilingüe compacto de 308M de parámetros, perfecto para aplicaciones RAG en dispositivos - ¡y hemos hecho que sea muy fácil integrarlo con LlamaIndex! 🛠️ Integración lista para usar con la clase de incrustación de @huggingface de LlamaIndex - solo especifica las consultas y los documentos El modelo logra las mejores clasificaciones en el Massive Text Embedding Benchmark mientras es lo suficientemente pequeño para dispositivos móviles. Además, es fácilmente ajustable - el blog muestra cómo el ajuste fino en datos médicos creó un modelo que supera a alternativas mucho más grandes. Nos encanta ver modelos eficientes como este que hacen que las incrustaciones poderosas sean accesibles en todas partes, especialmente para implementaciones en el borde donde cada MB cuenta. Consulta el análisis técnico completo y ejemplos de integración: