Definición
¿Qué es la búsqueda de vectores?
La búsqueda de vectores aprovecha el machine learning (ML) para capturar el significado y el contexto de los datos no estructurados, incluido el texto y las imágenes, y transformarlos en una representación numérica. La búsqueda de vectores, que se usa con frecuencia para la búsqueda semántica, encuentra datos similares usando algoritmos de vecino más cercano aproximado (ANN). En comparación con la búsqueda de palabras clave tradicional, la búsqueda de vectores logra resultados más relevantes y se ejecuta más rápido.
¿Por qué es importante la búsqueda de vectores?
¿Con qué frecuencia buscas algo, pero no sabes con certeza cómo se llama? Quizá sabes qué hace o tienes una descripción. Pero sin las palabras clave, solo te queda buscar.
La búsqueda de vectores vence esta limitación y te permite buscar por lo que quieres decir. Puede brindar con rapidez respuestas a consultas basadas en la búsqueda por similitud. Esto es gracias a que la incrustación de vectores captura los datos no estructurados más allá del texto, como videos, imágenes y audio. Puede brindar con rapidez respuestas a búsquedas basadas en el contexto. Eso se debe a que las incrustaciones de vectores capturan sinónimos y asociaciones; básicamente, el significado detrás de la búsqueda. Puedes mejorar la experiencia de búsqueda combinando la búsqueda de vectores con filtrado y agregaciones a fin de optimizar la relevancia implementando una búsqueda híbrida y combinándola con la puntuación tradicional.
¿Cómo funciona un motor de búsqueda de vectores?
Los motores de búsqueda de vectores (conocidos como bases de datos de vectores, búsqueda semántica o búsqueda coseno) buscan el vecino más cercano de una búsqueda (vectorizada) dada.
Mientras que la búsqueda tradicional depende de la mención de palabras clave, similitud léxica y frecuencia de las instancias de palabras, los motores de búsqueda de vectores usan distancias en el espacio de incrustación para representar la similitud. La búsqueda de datos relacionados se convierte en la búsqueda de vecinos más cercanos de tu consulta.
Casos de uso de búsqueda de vectores
La búsqueda de vectores no solo impulsa la próxima generación de experiencias de búsqueda, abre la puerta a una variedad de nuevas posibilidades.
Cómo dar los primeros pasos
Búsqueda de vectores y NLP simplificados con Elastic
No tienes que mover montañas para implementar la búsqueda de vectores y aplicar los modelos de NLP. Con Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE), obtienes un kit de herramientas para compilar aplicaciones de búsqueda de AI que se puedan usar con AI generativa y modelos de lenguaje grandes (LLM).
Con el ESRE, puedes compilar aplicaciones de búsqueda innovadoras, generar incrustaciones, almacenar vectores y buscar en ellos, e implementar la búsqueda semántica con Learned Sparse Encoder de Elastic. Conoce más sobre cómo usar Elasticsearch como tu base de datos de vectores.
