# 🧠 Proveedores de Embeddings en PAMPA
PAMPA soporta múltiples proveedores de embeddings para generar vectores de código. Puedes elegir entre opciones locales (gratis, privadas) y APIs externas (más potentes).
## 🏠 Proveedores Locales (Recomendado)
### Transformers.js
**Modelo local que ejecuta en Node.js sin dependencias externas**
```bash
# Instalar dependencia
npm install @xenova/transformers
# Indexar con modelo local
npx pampa index --provider transformers
```
**Características:**
- ✅ **Completamente gratis**
- ✅ **Privacidad total** - El código nunca sale de tu máquina
- ✅ **Sin límites de uso**
- ✅ **Funciona offline**
- ⚠️ Menor calidad que modelos grandes
- ⚠️ Primera ejecución lenta (descarga modelo ~50MB)
**Modelo usado:** `all-MiniLM-L6-v2` (384 dimensiones)
### Ollama
**Modelos locales más potentes via Ollama**
```bash
# Instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
# Instalar modelo de embeddings
ollama pull nomic-embed-text
# Instalar dependencia Node.js
npm install ollama
# Indexar con Ollama
npx pampa index --provider ollama
```
**Características:**
- ✅ **Gratis y local**
- ✅ **Modelos más potentes**
- ✅ **Privacidad total**
- ⚠️ Requiere instalación de Ollama
- ⚠️ Usa más recursos (RAM/CPU)
**Modelo usado:** `nomic-embed-text` (768 dimensiones)
## 🌐 Proveedores de API
### OpenAI (Por defecto)
**El más potente y usado por defecto**
```bash
# Configurar API key
export OPENAI_API_KEY="tu-api-key"
# Indexar con OpenAI
npx pampa index --provider openai
```
**Características:**
- ✅ **Máxima calidad** de embeddings
- ✅ **Rápido y confiable**
- ✅ **Bien optimizado para código**
- ❌ **Costo por uso** (~$0.0001 por función)
- ❌ **Requiere internet**
- ❌ **El código se envía a OpenAI**
**Modelo usado:** `text-embedding-3-large` (3072 dimensiones)
**Costo estimado:** $0.10 por 1000 funciones
### Cohere
**Alternativa más económica a OpenAI**
```bash
# Instalar dependencia
npm install cohere-ai
# Configurar API key
export COHERE_API_KEY="tu-api-key"
# Indexar con Cohere
npx pampa index --provider cohere
```
**Características:**
- ✅ **Más barato que OpenAI**
- ✅ **Buena calidad**
- ✅ **API confiable**
- ❌ **Costo por uso** (menor que OpenAI)
- ❌ **Requiere internet**
**Modelo usado:** `embed-english-v3.0` (1024 dimensiones)
## 🔄 Auto-detección
Por defecto, PAMPA usa **auto-detección** inteligente:
```bash
# Auto-detecta el mejor proveedor disponible
npx pampa index
```
**Orden de prioridad:**
1. **OpenAI** - Si `OPENAI_API_KEY` está configurado
2. **Cohere** - Si `COHERE_API_KEY` está configurado
3. **Transformers.js** - Como fallback local
## 📊 Comparación de Proveedores
| Proveedor | Costo | Calidad | Privacidad | Velocidad | Dimensiones |
| ------------------- | ---------------- | ------------ | ---------- | --------- | ----------- |
| **Transformers.js** | 🟢 Gratis | 🟡 Buena | 🟢 Total | 🟡 Media | 384 |
| **Ollama** | 🟢 Gratis | 🟢 Muy buena | 🟢 Total | 🟡 Media | 768 |
| **OpenAI** | 🔴 $0.0001/func | 🟢 Excelente | 🔴 Ninguna | 🟢 Rápida | 3072 |
| **Cohere** | 🟡 $0.00005/func | 🟢 Muy buena | 🔴 Ninguna | 🟢 Rápida | 1024 |
## 🛠️ Configuración Avanzada
### Cambiar modelo de Ollama
```javascript
// En indexer.js, puedes cambiar el modelo:
new OllamaProvider('mxbai-embed-large'); // Modelo más potente
```
### Usar múltiples proveedores
```bash
# Indexar con diferentes proveedores para comparar
npx pampa index --provider openai
npx pampa index --provider transformers
# Buscar especificando el proveedor
npx pampa search "función auth" --provider openai
npx pampa search "función auth" --provider transformers
```
## 🔍 Compatibilidad de Búsqueda
**Importante:** Solo puedes buscar en chunks indexados con el mismo proveedor y dimensiones.
```bash
# ✅ Funciona - mismo proveedor
npx pampa index --provider openai
npx pampa search "auth" --provider openai
# ❌ No encuentra resultados - diferentes proveedores
npx pampa index --provider openai
npx pampa search "auth" --provider transformers
```
## 💡 Recomendaciones
### Para desarrollo personal/privado:
```bash
npm install @xenova/transformers
npx pampa index --provider transformers
```
### Para equipos con presupuesto:
```bash
export OPENAI_API_KEY="tu-key"
npx pampa index --provider openai
```
### Para máximo rendimiento local:
```bash
# Instalar Ollama primero
ollama pull nomic-embed-text
npm install ollama
npx pampa index --provider ollama
```
### Para proyectos open source:
```bash
# Usar modelo local y commitear el codemap
npx pampa index --provider transformers
git add pampa.codemap.json
git commit -m "Add PAMPA codemap with local embeddings"
```
## 🐛 Solución de Problemas
### Error: "Transformers.js no está instalado"
```bash
npm install @xenova/transformers
```
### Error: "Ollama no está instalado"
```bash
# Instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull nomic-embed-text
npm install ollama
```
### Error: "No se encontraron chunks indexados"
```bash
# Re-indexar con el proveedor correcto
npx pampa index --provider transformers
```
### Cambiar de proveedor
```bash
# Limpiar base de datos anterior
rm -rf .pampa/
npx pampa index --provider nuevo-proveedor
```
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