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