Embeddings
Convertir significados en coordenadas que la máquina puede comparar.
La analogía
Imagina un mapa gigante donde cada palabra o frase tiene su dirección: “perro” y “cachorro” viven en la misma calle, “coche” queda en otro barrio y “factura” en otra ciudad. Un embedding es esa dirección: números que colocan cada texto en el mapa del significado, de modo que “cerca” signifique “parecido”.
En detalle
Un embedding es un vector (cientos o miles de números) que representa el significado de un texto, una imagen o un audio. Los textos parecidos producen vectores cercanos, lo que permite la búsqueda semántica: comparar distancias en lugar de palabras exactas. Es la pieza que hace funcionar el RAG, los recomendadores y la detección de duplicados.
Un ejemplo
Buscas “¿cómo devuelvo un pedido?” y el sistema encuentra el documento titulado “Política de reembolsos” aunque no compartan ni una sola palabra: sus embeddings están cerca en el mapa.