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Em um sistema RAG, o modelo de embedding converte textos em vetores numéricos que representam seu significado. A qualidade dessa conversão determina se o sistema conseguirá encontrar os documentos realmente relevantes quando uma pergunta for feita.
O modelo de embedding impacta diretamente na relevância das buscas porque controla como o texto é transformado em números. Se o embedding for fraco, documentos relacionados podem não ser encontrados, prejudicando toda a qualidade do RAG.
A quantidade de GPUs necessários depende do tamanho do modelo de linguagem e da velocidade que você precisa, não da escolha do embedding. Você pode usar embeddings leves em CPUs ou embeddings pesados em GPUs conforme sua infraestrutura.
O número de chunks armazenados no banco de dados é definido pela quantidade de documentos que você carrega e como os divide, não pelo modelo de embedding escolhido.
Um embedding de qualidade captura melhor o significado semântico do texto, fazendo o similarity search encontrar documentos verdadeiramente relevantes. Um embedding fraco gera buscas imprecisas e respostas ruins.
O número máximo de usuários simultâneos é uma questão de infraestrutura, cache e configuração do servidor, completamente independente da escolha do modelo de embedding.