EmbeddingGemma, um modelo compacto de incorporação multilíngue de 308M parâmetros, perfeito para aplicativos RAG no dispositivo - e tornamos super fácil integrá-lo ao LlamaIndex! 🛠️ Integração pronta para uso com a classe @huggingface Embedding do LlamaIndex - basta especificar os prompts de consulta e documento O modelo alcança as melhores classificações no Massive Text Embedding Benchmark, sendo pequeno o suficiente para dispositivos móveis. Além disso, é facilmente ajustável - o blog mostra como o ajuste fino dos dados médicos criou um modelo que supera alternativas muito maiores. Adoramos ver modelos eficientes como esse que tornam as incorporações poderosas acessíveis em todos os lugares, especialmente para implantações de borda em que cada MB conta. Veja os exemplos completos de aprofundamento técnico e integração: