Búsqueda hÃbrida con Weaviate
Combinar búsqueda vectorial y BM25 en Weaviate para obtener resultados más relevantes que con un solo método.
Vectores y modelos de embeddings
Ver Todas las EtiquetasCombinar búsqueda vectorial y BM25 en Weaviate para obtener resultados más relevantes que con un solo método.
Indexar textos en ChromaDB con embeddings automáticos y recuperar los más relevantes para una consulta, sin escribir una lÃnea de código de vectorización.
Añadir búsqueda semántica a una base de datos PostgreSQL existente con una sola extensión, sin infraestructura adicional.
Generar embeddings sin enviar datos a ningún servicio externo usando Ollama y nomic-embed-text, útil para RAG privado.