Providers de Embeddings
Comparativo detalhado dos principais providers de embeddings para IA generativa.
Providers de Embeddings
Visão Geral
Providers de embeddings transformam texto em vetores numéricos, essenciais para buscas semânticas, RAG e sistemas de IA generativa. A escolha do provider impacta performance, custo, qualidade e integração.
Comparativo de Providers
| Provider | Tipo | Dimensões | Pontos Fortes | Considerações |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | Cloud | 1536 | Alta qualidade, fácil de usar | Custo, lock-in |
| Cohere | Cloud | 1024 | Multilíngue, bom preço | Menos conhecido |
| AWS Bedrock | Cloud | Varia | Integração AWS, vários modelos | Complexidade AWS |
| Azure | Cloud | 1536 | Compliance, empresarial | Requer Azure |
| Google Gemini | Cloud | Varia | Multimodal, performance | Novo no mercado |
| Google Vertex | Cloud | Varia | Escalável, empresarial | Complexo |
| HuggingFace | Self-hosted | Varia | Open source, customizável | Infraestrutura própria |
| Mistral | Cloud/Self-hosted | Varia | Alta qualidade, flexível | Novo no mercado |
| Ollama | Self-hosted | Varia | Local, fácil de usar | Performance limitada |
OpenAI
Visão Geral
OpenAI oferece embeddings de alta qualidade via API, amplamente usados em sistemas RAG.
Exemplo de Uso
class OpenAIEmbeddings implements EmbeddingProvider {
constructor(private openai: OpenAI) {}
async generateEmbedding(text: string): Promise<number[]> {
const response = await this.openai.embeddings.create({
model: "text-embedding-ada-002",
input: text,
});
return response.data[0].embedding;
}
}Cohere
Visão Geral
Cohere oferece embeddings multilíngues e preços competitivos.
Exemplo de Uso
class CohereEmbeddings implements EmbeddingProvider {
constructor(private cohere: CohereClient) {}
async generateEmbedding(text: string): Promise<number[]> {
const response = await this.cohere.embed({
texts: [text],
model: 'embed-english-v3.0'
});
return response.embeddings[0];
}
}AWS Bedrock
Visão Geral
AWS Bedrock integra múltiplos modelos de embeddings, ideal para stacks AWS.
Exemplo de Uso
// Exemplo genérico, pois depende do modelo escolhido
const response = await bedrockClient.invokeModel({
modelId: 'amazon.titan-embed-text-v1',
content: { inputText: 'texto' }
});
const embedding = response.embedding;Azure
Visão Geral
Azure oferece embeddings compatíveis com OpenAI, com foco em compliance e integração empresarial.
Exemplo de Uso
const response = await openai.embeddings.create({
model: "text-embedding-ada-002",
input: "texto",
azure: true
});
const embedding = response.data[0].embedding;Google Gemini / Vertex
Visão Geral
Google oferece embeddings via Gemini e Vertex AI, com opções multimodais e escaláveis.
Exemplo de Uso
const response = await vertexAI.generateEmbedding({
model: 'textembedding-gecko',
content: 'texto'
});
const embedding = response.embedding;HuggingFace
Visão Geral
HuggingFace permite rodar modelos open source localmente ou em cloud.
Exemplo de Uso
import { pipeline } from '@xenova/transformers';
const embed = await pipeline('feature-extraction', 'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2');
const embedding = await embed('texto');Mistral
Visão Geral
Mistral oferece modelos open source e APIs para embeddings de alta qualidade.
Exemplo de Uso
// Exemplo genérico, depende do client
const response = await mistralClient.embeddings({
input: 'texto',
model: 'mistral-embed'
});
const embedding = response.embedding;Ollama
Visão Geral
Ollama permite rodar modelos localmente, ideal para privacidade e prototipação.
Exemplo de Uso
// Exemplo genérico, depende do modelo
const response = await ollama.embeddings({
input: 'texto',
model: 'nomic-embed-text'
});
const embedding = response.embedding;