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ADR 0002: Embeddings Locales

Estado: Aceptado
Fecha: 2025-12-01

Contexto

Se necesita generar embeddings para la búsqueda semántica. Las opciones son:

  • API externa (OpenAI, Cohere)
  • Modelo local (sentence-transformers)

Decisión

Usar sentence-transformers con modelos locales para generación de embeddings.

Modelo por defecto: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

Alternativas Consideradas

Alternativa Pros Contras
OpenAI Embeddings Alta calidad Costo por uso, latencia de red
Cohere Buena calidad Dependencia externa, costo
sentence-transformers Gratuito, local, sin latencia Uso de memoria, calidad ligeramente menor

Consecuencias

Positivas

  • Sin costos de API
  • Sin dependencia de servicios externos
  • Baja latencia (local)
  • Funciona offline

Negativas

  • Consumo de memoria (~500MB por modelo)
  • Primera carga del modelo lenta
  • Requiere GPU para mejor rendimiento (opcional)