Embeddings y Búsqueda Vectorial

También conocido como: Vector Embeddings, Representaciones Vectoriales, Semantic Vectors

Representaciones numéricas de texto o datos en espacios vectoriales de alta dimensión que capturan significado semántico para búsqueda y análisis.

Los Embeddings son representaciones numéricas densas de texto (palabras, frases, documentos) en espacios vectoriales de alta dimensión —tipicamente 768 a 3072 dimensiones— donde elementos con significado similar se ubican geométricamente cerca. Modelos como text-embedding-3 de OpenAI, Cohere Embed o los embeddings de Sentence-Transformers generan estas representaciones.

La Búsqueda Vectorial (Vector Search) usa estas representaciones para encontrar documentos semánticamente similares a una consulta, incluso cuando no comparten palabras exactas. Es la base técnica de sistemas RAG, motores de búsqueda semántica y recomendadores de contenido.

En investigación de mercados, los embeddings permiten: (1) búsqueda semántica en bases de datos de verbatims, (2) agrupación de respuestas similares sin palabras clave exactas, (3) detección de temas similares entre estudios, y (4) alimentar sistemas RAG que permiten a los LLMs responder preguntas sobre grandes colecciones de datos de investigación.

Atlantia usa embeddings para indexar y hacer searchable el histórico de estudios e insights de sus clientes.