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Representación vectorial de un texto que permite buscar por significado, no por palabras exactas.
Un embedding convierte un texto en un vector de números de tal forma que textos con significado parecido quedan cerca entre sí. Eso permite buscar fragmentos relevantes aunque no compartan palabras con la consulta.
Los embeddings son la base técnica del RAG: la base de conocimiento se indexa una vez, y en cada consulta se recuperan los fragmentos más cercanos al significado de la pregunta.
Existen bases de datos vectoriales dedicadas y extensiones sobre bases relacionales —como pgvector— que permiten implementar esta búsqueda dentro de infraestructura propia.