LLMOps en Producción · Lección 12
¿Qué representa un 'embedding' generado a partir de un fragmento de texto, en el contexto de un sistema RAG?
Una representación numérica (vector) del significado semántico del texto, de forma que textos con significado similar tengan vectores cercanos entre sí en ese espacio numérico
Una copia exacta comprimida del texto original sin ninguna transformación semántica
Solo puede generarse a partir de texto en inglés, ningún otro idioma
Elimina por completo la necesidad de tener el texto original almacenado en algún lugar
LLMOps en Producción · Lección 12
Completa el código
Una base de datos vectorial busca los vectores más cercanos mediante similitud de
Revisa: busca mediante similitud de coseno (u otra métrica de distancia vectorial similar).
LLMOps en Producción · Lección 12
¿Por qué buscar por similitud semántica de embeddings encuentra documentos relevantes que una búsqueda tradicional por coincidencia exacta de palabras clave podría pasar por alto?
Pista: dos textos pueden expresar la misma idea con palabras completamente distintas (sinónimos, paráfrasis); una búsqueda por coincidencia exacta de palabras clave no los relacionaría, mientras la similitud de embeddings captura esa cercanía de significado aunque las palabras literales sean diferentes.
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Embeddings y bases de datos vectoriales
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