Embeddings explicados de forma sencilla

Lo más importante en breve

Los embeddings son secuencias de números para el significado de un texto.
Los contenidos similares están cerca entre sí – también con otras palabras.
Base para búsqueda semántica, RAG y chatbots.
Los modelos de embedding son pequeños y funcionan bien de forma local.

Embeddings son secuencias de números que representan el significado de un texto. Los textos con contenido similar reciben secuencias de números similares. Por eso, una búsqueda con IA también encuentra el término «solicitud de vacaciones» en un documento en el que solo aparece «notificación de ausencia». Los embeddings son la base de la búsqueda semántica, Sistemas RAG y muchos chatbots.

La idea sin matemáticas

Imagine un mapa enorme en el que cada palabra, cada frase y cada párrafo tiene su lugar. Los textos con significados similares están cerca unos de otros: «factura», «facturación» y «solicitud de pago» en una zona, «vacaciones», «ausencia» y «día libre» en otra. Un embedding no es otra cosa que la coordenada de un texto en ese mapa; solo que el mapa no tiene dos, sino cientos o miles de dimensiones.

Para encontrar textos que encajen con una pregunta, basta con buscar las entradas que estén más cerca de la coordenada de la pregunta.

Puntos conectados sobre papel – imagen simbólica de proximidad de significado

De dónde provienen los números

Un modelo de embeddings – un modelo de IA especializado, por lo general pequeño – ha aprendido a partir de muchísimos textos qué términos y formulaciones aparecen en contextos similares. Convierte cada texto en una secuencia de números. La misma conversión se utiliza para documentos y preguntas, de modo que ambos queden en el mismo «mapa».

Qué aportan los embeddings en la práctica

Sinónimos y paráfrasis:La búsqueda encuentra contenidos, incluso cuando se utilizan otras palabras.
Preguntas en lugar de palabras clave: Los empleados pueden formular de manera natural.
Multilingüismo: Los buenos modelos acercan textos en alemán e inglés con el mismo significado.
Encontrar similares:casos anteriores, ofertas similares, documentos duplicados.

Dónde se utilizan embeddings

Sistemas RAG: Los fragmentos adecuados para una respuesta se encuentran mediante embeddings – véase Construir un sistema RAG.
Bases de datos vectoriales: almacenan embeddings y los buscan a gran velocidad – véase Bases de datos vectoriales tomando Qdrant como ejemplo.
Chatbots: respuestas a partir de la propia base de conocimientos – véase ¿Cómo funciona un chatbot de IA?.
Clasificación de documentos: Los documentos entrantes se asignan a categorías similares.

Límites

Datos exactos:Los números de factura, los números de expediente o los números de artículo suelen encontrarse mejor con una búsqueda clásica por palabras clave. Los buenos sistemas combinan ambas cosas («búsqueda híbrida»).
Lenguaje técnico: Un modelo general puede no conocer bien términos muy específicos; las pruebas con preguntas reales lo muestran.
Similar no significa correcto: Un texto similar puede no contener aun así la respuesta. Por eso se necesitan referencias a las fuentes — véase Respuestas de IA con referencia a la fuente.

Protección de datos

Los embeddings se calculan a partir de sus documentos. Si el modelo de embeddings se ejecuta en un servicio en la nube, los documentos se transfieren allí. Los modelos de embeddings suelen ser pequeños y pueden operarse bien de forma local o con un proveedor alemán: una medida sencilla para la protección de datos.

Para personas interesadas en la tecnología

Los embeddings típicos tienen desde unos pocos cientos hasta varios miles de dimensiones.
La similitud se calcula normalmente mediante la similitud del coseno.
Para textos en alemán, deberían utilizarse modelos de embeddings multilingües elegidos y comprobados con ejemplos propios.

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Ejemplo: búsqueda en el manual de calidad

Un escenario ilustrativo: una persona cuidadora busca en el manual de calidad «¿Qué hago si un residente se cae por la noche?». La búsqueda clásica no encuentra nada, porque en el manual aparecen «evento de caída» y «turno de noche». La búsqueda basada en embeddings encuentra la instrucción de procedimiento correcta, porque compara el significado. Junto con un modelo de lenguaje, se genera una respuesta breve con referencia al capítulo.

En qué debe fijarse al elegir

Idioma:El modelo de embedding debe dominar bien el alemán: pruébelo con ejemplos propios.
Funcionamiento: local o con un proveedor alemán, para que los documentos no salgan del entorno.
Consistencia: Quien cambie el modelo de embedding debe recalcular todos los documentos.
Búsqueda híbrida: Combinación con búsqueda por palabras clave para números y términos técnicos.

Costes y financiación

Para la búsqueda semántica, con herramientas de código abierto no hay costes de licencia. Los costes surgen por configuración (planificación, instalación, integración, pruebas), operación (servidor o alojamiento en Alemania, actualizaciones, supervisión, copia de seguridad de datos) y Acompañamiento (formación, normas, persona de contacto). No indicamos precios fijos porque el alcance y la situación de partida varían mucho.

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Preguntas frecuentes

¿Qué son los embeddings, explicado de forma sencilla?

Secuencias de números que representan el significado de un texto. Los textos con un significado similar reciben secuencias de números similares y, por ello, pueden encontrarse a través de su significado.

¿Qué es la búsqueda semántica?

Una búsqueda que busca por significado en lugar de por las mismas palabras. Utiliza embeddings para encontrar textos que encajan en contenido.

¿Se pueden calcular embeddings localmente?

Sí. Los modelos de embeddings suelen ser pequeños y funcionan bien en servidores propios o con proveedores alemanes; para ello, los documentos no tienen que ir a una nube externa.