Incorporaciones (Embeddings)
Vectores que representan el significado. Impulsan la búsqueda semántica y RAG. Tu página se convierte en un punto en el espacio.
Las páginas que nunca mencionan sinónimos aún pueden recuperarse si el embedding es bueno, o perderse si el fragmento es confuso.
Los números únicos y los nombres propios crean vectores distintivos. El contenido genérico se colapsa hacia el promedio.
Ejemplos
- Las «guías definitivas» de dos competidores se incrustan casi una encima de la otra. Una página con un conjunto de datos novel se sitúa en otro lugar y se recupera para esa consulta.
Términos relacionados
Combinación de recuperación por palabras clave (BM25) y por vectores. Muchos stacks de RAG hacen esto. Tanto tus sustantivos como tu significado cuentan.
Encontrar vecinos más cercanos en el espacio de incrustaciones. Núcleo de RAG. Las páginas borrosas se agrupan juntas y pierden.
RAG significa que el modelo busca documentos en el momento de la respuesta en lugar de depender solo de lo que memorizó durante el entrenamiento.
FAQ
¿Puedo ver mi embedding? +
No en Google. Puedes incrustar tu propio corpus internamente para probar la recuperación. Es un truco de control de calidad de contenido.
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