¿Qué son los embeddings en IA?

Definición

Los embeddings son vectores numéricos que representan el significado de un texto, imagen o dato, capturando similitud semántica. Textos parecidos tienen embeddings cercanos en el espacio vectorial. Son la base de RAG, búsqueda semántica, recomendación y clustering. Modelos comunes: OpenAI text-embedding-3, Cohere embed, Voyage, y locales como BGE. Se almacenan en vector stores (Pinecone, pgvector, Qdrant) para recuperación rápida.

Ejemplo

Para buscar 'cómo facturar' en manuales internos, se comparan embeddings de la query con los del documento.

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