EmbeddingsOpenAI text-embedding-3-small 

Absolument. Je confirme ce choix à 100% pour votre architecture Odoo + Supabase.

Pour un cas d'usage e-commerce/catalogue produit comme le vôtre, le modèle text-embedding-3-small est le "sweet spot" parfait entre performance, coût et latence.

Voici pourquoi je le recommande spécifiquement pour votre projet :

C'est l'argument principal. Par rapport à l'ancienne génération (ada-002) ou au modèle large :

• Prix : Il coûte environ 0.02 $ pour 1 million de tokens.
  • Concrètement : Si vous avez 10 000 produits dans Odoo, avec une description moyenne de 100 mots chacun, vectoriser tout votre catalogue vous coûtera moins de 0,05 €.
  • Le coût est négligeable, ce qui vous permet de re-générer les vecteurs souvent (par exemple à chaque mise à jour produit dans Odoo) sans vous soucier de la facture.

ans votre cas, vous n'essayez pas de résumer des thèses de philosophie complexe, mais de faire correspondre "Chaise rouge" (demande client) avec "Chaise de bureau Ergonomique - Rouge" (Catalogue Odoo).

Shutterstock

Le modèle small est excellent pour cela. Il comprend très bien les synonymes et les contextes commerciaux. Le modèle large serait "surdimensionné" (overkill) et ajouterait de la latence inutilement.

L'architecture technique coule de source :

• Le modèle sort des vecteurs de 1536 dimensions par défaut.
• C'est le standard exact pour l'extension pgvector de Supabase.
• La configuration de la table SQL est triviale :

SQL

create extension if not exists vector;

create table odoo_products (
  id bigint primary key,
  name text,
  description text,
  embedding vector(1536) -- Parfait pour text-embedding-3-small
);

Synthèse technique pour votre dev

Il n'y a que deux cas où je vous recommanderais de passer à text-embedding-3-large (qui est plus cher) :

1. Produits très techniques/scientifiques : Si vous vendez des composants chimiques ou des pièces d'ingénierie où la nuance entre deux molécules est infime.
2. Multilingue complexe : Si votre catalogue Odoo est un mélange de 50 langues et que la demande client peut arriver en Swahili pour un produit décrit en Coréen (le large gère un peu mieux les nuances transfrontalières rares).