Embedding (incrustación vectorial)
Un embedding (incrustación vectorial) es la traducción de texto, imagen u otros datos a una secuencia de números que capta su significado. Los contenidos con un significado similar reciben secuencias de números similares. Los embeddings son la base para que una IA pueda buscar de forma semántica y encontrar los pasajes adecuados en su base de conocimiento.
¿Qué es un embedding?
Un embedding convierte un contenido en una larga secuencia de números, un vector. Esos números no son azar: describen el significado del contenido en un espacio matemático. Los textos próximos en contenido obtienen vectores similares, aunque usen palabras distintas. «Paquete en camino» y «el envío se está entregando» quedan así muy cerca uno del otro.
Cómo captan los embeddings el significado
Un modelo de IA ha aprendido durante el entrenamiento en qué contextos aparecen las palabras. De ahí deduce qué pertenece junto en contenido. El resultado son embeddings con los que se puede medir la similitud: cuanto más cerca están dos vectores, más emparentado está su contenido. Justamente esa medición hace posible la búsqueda en una base de datos vectorial.
El papel en RAG
En un sistema RAG, sus documentos se descomponen en embeddings y se guardan. Cuando un cliente hace una pregunta, esta también se convierte en un embedding y se compara con los almacenados. Los pasajes más similares aportan el material con el que un Large Language Model formula entonces la respuesta. Sin embeddings no habría búsqueda semántica fiable y, por tanto, ninguna respuesta de IA fiable a partir de sus propios contenidos.
Embeddings en SendSeven
SendSeven es una plataforma de mensajería unificada con asistente de IA integrado. Cuando carga contenidos en su base de conocimiento, se preparan para la búsqueda semántica, de modo que la IA encuentra para cada pregunta de cliente los pasajes adecuados. Los detalles técnicos transcurren en segundo plano; usted solo cuida sus contenidos. Cómo guardar contenidos para la búsqueda semántica se muestra en la guía de la base de conocimiento. Conforme al RGPD, Made in Germany. Pruébelo 14 días gratis.