Introducción a los embeddings

En aprendizaje automático, una incrustación es un vector (un array de números) que representa objetos del mundo real como palabras, oraciones, imágenes o videos. La propiedad interesante que tienen estas incrustaciones es que dos incrustaciones que representan entidades similares o relacionadas del mundo real también compartirán algunas similitudes, por lo que se pueden comparar y calcular una distancia entre ellas.

Al pensar específicamente en términos de una aplicación para la búsqueda, realizar una búsqueda de incrustaciones en el espacio vectorial tiende a encontrar resultados más relacionados con conceptos, en lugar de con las palabras clave exactas escritas en la indicación de búsqueda.

En esta sección del tutorial vas a aprender a generar embeddings usando modelos de aprendizaje automático gratis, y luego usarás el soporte de bases de datos vectoriales de Elasticsearch para almacenar y buscar estos embeddings. Y hacia el final, también combinarás resultados de búsqueda vectoriales y de texto completo para crear una poderosa solución híbrida que ofrece lo mejor de ambos enfoques.