3. ¿Qué son los Embeddings? El Traductor de la IA

En la lección anterior, describimos las bases de datos vectoriales como bibliotecas inteligentes. Ahora, vamos a hablar del proceso mágico que permite que esa biblioteca funcione: los embeddings.

Para que cualquier tipo de dato (texto, una imagen o un audio) pueda almacenarse y ser entendido en una base de datos vectorial, primero debe ser «traducido» a un lenguaje numérico. Ese proceso de traducción es lo que llamamos embedding (o incrustación).

En resumen: Un embedding es la representación numérica (el vector) de un dato.

El Superpoder de Entender el Significado

La verdadera magia de los embeddings no es solo convertir cosas en números, sino capturar su significado o esencia.

Pensemos en estas tres palabras: mono, monito y mano.

• Visualmente, la palabra «mono» se parece más a «mano» (ambas tienen el mismo número de letras y empiezan por ‘m’ y terminan con o).
• Sin embargo, por su significado, «mono» está mucho más relacionado con «monito».

Un buen modelo de embedding sabe esto. Al convertir estas palabras en vectores (listas de números), hará que:

• El vector de «mono» sea muy similar al de «monito».
• El vector de «mano» sea muy diferente a los otros dos.

Los embeddings permiten a la IA ir más allá de las palabras y entender el contexto y la relación semántica. Lo mismo ocurre con las imágenes: el embedding de una foto de una playa será más similar al de una foto del mar que al de una foto de una montaña.

Tipos de Embeddings según el Tipo de Dato

Existen diferentes modelos de embedding, especializados en «traducir» distintos tipos de datos. Estos son los más comunes:

• Embeddings de Texto:
  • Propósito: Capturan el significado de palabras, frases o documentos enteros. Son el corazón de los chatbots, motores de búsqueda semántica y, por supuesto, de los sistemas RAG.
  • Funcionamiento: Modelos como los de OpenAI o Google leen un texto y lo convierten en un vector que representa su contenido semántico.
• Embeddings de Imagen:
  • Propósito: Representan las características visuales de una imagen (colores, formas, objetos).
  • Uso práctico: Permiten la búsqueda de imágenes similares (como en Google Imágenes) o la clasificación automática de fotos.
• Embeddings de Audio:
  • Propósito: Codifican sonidos, como la voz humana o la música, en vectores basados en patrones, frecuencias y timbres.
  • Uso práctico: Se usan en sistemas de recomendación de música (como Spotify) o para clasificar sonidos.
• Embeddings de Vídeo:
  • Propósito: Son más complejos, ya que combinan embeddings de imágenes (los fotogramas) con datos temporales (el movimiento y los cambios a lo largo del tiempo).
  • Uso práctico: Para buscar contenido similar en plataformas de vídeo o para análisis de escenas.
• Embeddings Multimodales:
  • Propósito: Son capaces de combinar diferentes tipos de datos (como texto e imágenes) en un único espacio vectorial.
  • Uso práctico: Permiten búsquedas muy complejas, como «encuéntrame imágenes que coincidan con esta descripción de texto».

Una Decisión Práctica: Modelos de embeddings «Pequeños» vs. «Grandes»

Cuando trabajes con embeddings de texto, a menudo te encontrarás con diferentes versiones del mismo modelo, por ejemplo los modelos de embeddings de OpenAI:

• Modelo pequeño text-embedding-3-small con 1536 dimensiones por defecto.
• Modelo grande text-embedding-3-large con 3072 dimensiones por defecto.

No necesitas ser un experto en matemáticas para saber cuál elegir. La diferencia es un compromiso entre coste, velocidad y precisión:

• Modelos Pequeños (Small):
  • Ventajas: Son más rápidos y baratos de usar. Crean vectores más pequeños.
  • Ideal para: La mayoría de los casos de uso generales, como chatbots estándar, búsquedas rápidas o cuando el presupuesto es una limitación. Funcionan sorprendentemente bien para procesar grandes volúmenes de texto de manera eficiente.
• Modelos Grandes (Large):
  • Ventajas: Son más precisos y capturan matices más sutiles del lenguaje. Crean vectores más grandes y detallados.
  • Ideal para: Aplicaciones muy especializadas que requieren una comprensión profunda y detallada del contexto, como en el análisis de documentos legales o científicos.

Mi recomendación: Empieza siempre con el modelo «pequeño». Es más que suficiente para la mayoría de las aplicaciones RAG y te permitirá validar tu idea rápidamente. Si después descubres que necesitas una precisión mayor, siempre puedes escalar al modelo «grande».

En Resumen: No necesitas ser un experto

Espero que esta lección te haya aclarado el concepto de embeddings.

Es bueno tener una comprensión básica de qué son y por qué existen, pero quiero que te quedes con esta idea: no necesitas ser un científico de datos para usarlos eficazmente.

Piensa en los embeddings simplemente como el traductor universal que convierte cualquier tipo de información en un formato numérico llamado vector que la base de datos vectorial puede organizar y entender.

Dominar este concepto te permitirá alimentar a tus agentes de IA con el conocimiento que necesitan para encontrar relaciones y darte exactamente la respuesta que buscas.

¡Gracias y nos vemos en la siguiente lección!