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Embeddings locales con nomic-embed-text

· Lectura de un minuto

Generar embeddings sin enviar datos a ningún servicio externo usando Ollama y nomic-embed-text, útil para RAG privado.

Experimento: embeddings locales con nomic-embed-text​

Contexto: generar embeddings sin enviar datos a ningún servicio externo, útil para RAG privado.

import ollama

textos = [
    "Ollama permite ejecutar LLMs en local.",
    "Los embeddings son representaciones vectoriales del texto.",
]

for texto in textos:
    result = ollama.embeddings(model="nomic-embed-text", prompt=texto)
    print(f"Dimensiones: {len(result['embedding'])}")

Resultado:

Dimensiones: 768
Dimensiones: 768

Qué aprender: nomic-embed-text genera vectores de 768 dimensiones, compatibles con la mayoría de bases de datos vectoriales como ChromaDB o Qdrant.

Referencias​