Embedding

Representación vectorial de un texto, una imagen o un objeto, que captura su significado en un espacio numérico.

Explicación detallada

Un embedding transforma un dato (palabra, frase, imagen) en un vector de números. Dos contenidos semánticamente cercanos tendrán vectores cercanos. Los embeddings están en el corazón de la búsqueda semántica, del RAG, de la clasificación y del agrupamiento.

Ejemplos

Búsqueda semántica en una base de documentos

Detección de duplicados o contenidos similares

Preguntas frecuentes

¿Cómo almacenar embeddings?

En una base vectorial como pgvector, Pinecone o Qdrant.

Términos relacionados

Machine Learning

Rama de la IA en la que los modelos aprenden patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas explícitas.

Token

Unidad de texto (a menudo un fragmento de palabra) —un token— que un modelo de lenguaje maneja tanto en la entrada como en la salida.

NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)

Campo de la IA dedicado a la comprensión y generación del lenguaje humano.

Base vectorial (Vector Database)

Base de datos especializada en el almacenamiento y la búsqueda de embeddings por similitud semántica.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Técnica que combina la búsqueda de información en una base de conocimientos y la generación por un LLM.

Última actualización: 15/7/2026

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Destilación

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