Glosario de IA
Embedding
Una lista de números que representa el significado de un texto (o una imagen), de forma que los significados parecidos quedan cerca entre sí.
Un modelo de embeddings convierte un texto en un vector, a menudo de cientos o miles de números. Los textos que tratan de cosas parecidas producen vectores próximos aunque usen palabras distintas. Por eso los embeddings son la base de la búsqueda semántica, las recomendaciones y el RAG.
Ejemplo: «¿Cómo cambio mi contraseña?» y «He olvidado cómo entrar» tienen palabras muy distintas pero embeddings muy parecidos.
En la práctica
- Usa el mismo modelo de embeddings para tus documentos y para las preguntas: los vectores de modelos distintos no se pueden comparar.
- Divide los documentos largos en fragmentos con sentido, por secciones o párrafos, antes de convertirlos.
- Si cambias de modelo de embeddings, tendrás que recalcular todos los vectores.
