Ya hemos dividido nuestros grandes documentos en fragmentos manejables («chunks»). Ahora nos enfrentamos a la siguiente pregunta: ¿cómo hacemos para que un ordenador pueda buscar en estos fragmentos no por palabras clave, sino por significado?
La respuesta está en los vectores y los embeddings. Aunque suenen complejos, el concepto es muy intuitivo.
De Palabras a Números: ¿Qué es un Embedding?
Un ordenador no entiende de texto. Su lenguaje son los números. El proceso de embedding es, sencillamente, el acto de «traducir» un fragmento de texto (un chunk) a una lista de números. Esta lista de números es lo que llamamos un vector.
Piensa en este vector como el ADN numérico de ese fragmento de texto. Captura su esencia semántica, su significado.
El Mapa de Significado: La Base de Datos Vectorial
Una vez que cada chunk ha sido convertido en un vector, se almacena en una base de datos vectorial. Lo fascinante es cómo los organiza. En lugar de una lista o una tabla, los organiza en un mapa de significado multidimensional.
- En una base de datos tradicional, las palabras
hombre,mujer,reyyreinason solo cadenas de texto sin relación entre sí. - En una base de datos vectorial, sus vectores se posicionan en este mapa de tal forma que los conceptos relacionados quedan cerca unos de otros. El vector de
reyestará cerca del dereinade una manera similarhombreestá cerca demujer.
Del mismo modo, el sistema entiende la diferencia entre la fruta manzana y la empresa Apple, colocando sus vectores en regiones completamente distintas del mapa, aunque compartan la misma palabra.
Este proceso de convertir texto en coordenadas dentro de un mapa de significado es la esencia de los embeddings.
El Proceso de Búsqueda: Hablando el Mismo Idioma
Aquí viene la parte clave del proceso de recuperación. Cuando un usuario hace una pregunta, ocurre algo crucial:
La pregunta del usuario también se convierte en un vector, usando exactamente el mismo modelo de embedding.
El sistema toma este nuevo «vector-pregunta», lo sitúa en el mapa de significado y su única tarea es encontrar los vectores de datos que están más cerca de él. Esos «vecinos cercanos» son los fragmentos de información más relevantes para responder a la pregunta.
No todos los «Traductores» son Iguales: Tipos de Modelos de Embedding
Existen diferentes modelos de embedding, cada uno especializado en un tipo de «traducción». Como negocio, solo necesitas saber que existen diferentes opciones y cuál se adapta mejor a tu caso de uso:
- Modelos de Similitud General: Son excelentes para la mayoría de las tareas, como encontrar preguntas frecuentes (FAQ) que se parezcan a la pregunta de un cliente.
- Modelos Específicos de Dominio: Están entrenados con un conocimiento más profundo en campos complejos como el legal o el médico, donde los matices del lenguaje son críticos.
Afortunadamente, herramientas modernas como n8n (una plataforma de automatización de flujos de trabajo) simplifican enormemente este proceso. Elegir un modelo de embedding suele ser tan fácil como seleccionarlo de un menú desplegable.
Resumen del Proceso de Ingesta
Hasta ahora, este es nuestro flujo de trabajo completo:
- Documentos Grandes
- ➡️ Chunking: Se dividen en fragmentos lógicos (chunks).
- ➡️ Embedding: Cada chunk se convierte en un vector numérico.
- ➡️ Almacenamiento: Los vectores se guardan en la base de datos vectorial, organizados por significado.
Con nuestra «biblioteca» ya organizada, estamos listos para la etapa de recuperación.