Búsqueda vectorial
Encontrar vecinos más cercanos en el espacio de incrustaciones. Núcleo de RAG. Las páginas borrosas se agrupan juntas y pierden.
Los hechos concretos te alejan de la nube de avena.
No puedes enviar un vector a Google. Pero puedes escribir páginas que se incrusten de forma distinta en el índice de cualquiera.
Ejemplos
- Dos guías escritas por IA de competidores se superponen. Una página con una tabla única de modos de fallo se sitúa aparte y es la que se recupera.
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.
Vectores que representan el significado. Impulsan la búsqueda semántica y RAG. Tu página se convierte en un punto en el espacio.
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
¿Siguen importando las palabras clave? +
Sí, para la búsqueda híbrida y para los humanos. Los vectores no hacen que los sustantivos sean opcionales.
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