Embeddings y bases de datos vectoriales: guía práctica

Puntos clave

• Los embeddings convierten el contenido en números que ayudan al software a comparar el significado y la similitud.
• Las bases de datos vectoriales almacenan y buscan estas representaciones, lo que permite recuperar datos relevantes incluso cuando se expresan con palabras distintas.
• Los buenos resultados dependen del material de origen, el modelo de embeddings, los filtros y las pruebas, no solo de la base de datos.

Los embeddings son representaciones numéricas de texto, imágenes u otros datos que capturan patrones y relaciones útiles. Las bases de datos vectoriales almacenan estas representaciones y recuperan elementos similares, lo que las hace útiles para las búsquedas basadas en el significado, las recomendaciones y los asistentes de IA.

Cómo funciona

La búsqueda tradicional por palabras clave busca palabras coincidentes, a menudo con mejoras como la corrección ortográfica y los sinónimos. La búsqueda basada en embeddings añade otro enfoque: encontrar contenido con un significado similar, aunque utilice palabras diferentes.

Por ejemplo, una búsqueda de «¿Cómo recupero mi cuenta?» podría recuperar un artículo de ayuda titulado «Restablecer tus credenciales de acceso».

Embeddings: contenido representado como números

Un modelo de embeddings convierte una entrada en una lista de números llamada vector. Esa entrada puede ser una frase, una sección de un documento, una descripción de producto o una imagen.

Puedes imaginar cada vector como un punto en un mapa con muchas dimensiones. Los elementos con significados similares tienden a aparecer cerca unos de otros, según el modelo y la medida de similitud utilizados.

Los números no son un resumen legible. Las dimensiones individuales no suelen corresponder a etiquetas sencillas como «precio» o «felicidad». Lo que importa son las relaciones en el conjunto del vector.

Bases de datos vectoriales: encontrar coincidencias cercanas

Una base de datos vectorial almacena vectores, normalmente junto con identificadores y metadatos como títulos de documentos, fechas, categorías o permisos de acceso. Utiliza índices para recuperar vectores similares de forma eficiente.

Algunos sistemas utilizan la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos: priorizan encontrar buenas coincidencias rápidamente en lugar de comprobar exhaustivamente todos los resultados posibles. Esto supone un equilibrio entre la velocidad de recuperación y la fiabilidad con la que la búsqueda encuentra las coincidencias más cercanas.

Un flujo de trabajo típico es el siguiente:

1. Preparar los datos. Recopila documentos y elimina el material duplicado, desactualizado o irrelevante.
2. Dividir el contenido extenso. Divide los documentos en secciones con sentido, a menudo llamadas fragmentos.
3. Crear embeddings. Envía cada fragmento a un modelo de embeddings.
4. Almacenar los resultados. Guarda los vectores con el texto de origen o una referencia a él, además de metadatos útiles.
5. Crear el embedding de la consulta. Convierte la pregunta del usuario con un modelo de embeddings compatible.
6. Recuperar coincidencias. Busca vectores cercanos y aplica filtros o una clasificación adicional.

Si un asistente de IA utiliza después los pasajes recuperados para redactar una respuesta, ese flujo de trabajo suele llamarse generación aumentada por recuperación, o RAG. La recuperación encuentra la información de respaldo; la generación produce la respuesta.

Ejemplos del mundo real

Buscar en el conocimiento de una empresa

Un empleado pregunta: «¿Puedo trabajar desde otro país durante un mes?». Las directrices pertinentes podrían estar en un documento titulado «Política de teletrabajo internacional».

Los embeddings pueden relacionar la pregunta con esa política sin que sea necesario utilizar las mismas palabras. Los filtros de metadatos pueden limitar los resultados a la región del empleado, mientras que las comprobaciones de permisos impiden el acceso a documentos restringidos.

Encontrar productos y contenido relacionado

Un comprador busca «una bolsa ligera para viajes de fin de semana». La búsqueda basada en embeddings puede mostrar descripciones que mencionen bolsas de viaje compactas, aunque no contengan la frase exacta.

Técnicas similares pueden recomendar artículos o productos relacionados. Sin embargo, la similitud por sí sola no tiene en cuenta la disponibilidad, el presupuesto ni las reglas de negocio. Esas restricciones requieren filtros o una lógica de clasificación independientes.

Ayudar a un desarrollador a orientarse en la documentación

Un desarrollador podría buscar en la documentación interna «reintentar solicitudes fallidas de forma segura». Las páginas relevantes podrían tratar sobre la espera exponencial entre reintentos, la idempotencia y la gestión de tiempos de espera.

La recuperación semántica puede ayudar a relacionar estos conceptos. La coincidencia exacta de palabras clave sigue siendo importante para los nombres de funciones, los códigos de error y los números de versión, por lo que combinar ambos enfoques suele ser útil.

Explorar colecciones de investigación

Los investigadores pueden utilizar embeddings para descubrir artículos que aborden conceptos relacionados con terminología diferente.

Esto facilita el descubrimiento, no la verificación científica. Un artículo similar puede estudiar una población distinta, utilizar un método menos sólido o llegar a una conclusión contradictoria. Los investigadores siguen necesitando examinar las fuentes.

Ventajas y limitaciones

La principal ventaja es una búsqueda más flexible. Los usuarios pueden formular preguntas de manera natural en lugar de intentar adivinar las palabras exactas de un documento. Los embeddings también pueden facilitar la agrupación, las recomendaciones y la detección de contenido casi duplicado.

La búsqueda híbrida puede mejorar la cobertura. Combinar la búsqueda por palabras clave con la búsqueda vectorial ayuda a equilibrar la relevancia conceptual con las coincidencias exactas, especialmente en nombres, identificadores y términos técnicos.

Pero existen limitaciones importantes:

• La similitud no implica veracidad. Un pasaje situado entre los primeros resultados puede ser inexacto, estar desactualizado o ser solo ligeramente relevante.
• Los modelos tienen distintos puntos fuertes. Un modelo de embeddings de uso general puede tener dificultades con la terminología especializada o con determinados idiomas.
• La fragmentación afecta a los resultados. Los fragmentos muy pequeños pueden perder contexto; los demasiado grandes pueden diluir la información útil.
• Los cambios en el contenido requieren mantenimiento. Los documentos actualizados suelen necesitar nuevos embeddings, mientras que el contenido eliminado debe dejar de aparecer en la recuperación.
• La privacidad necesita controles explícitos. Trata los embeddings y el texto asociado como datos potencialmente sensibles. La recuperación debe hacer cumplir las reglas de acceso.
• Los costes van más allá del almacenamiento. La generación de embeddings, la indexación, las consultas y la reclasificación opcional consumen recursos.

Una base de datos vectorial tampoco sustituye a todas las demás bases de datos. Los totales financieros, el procesamiento de transacciones y los informes precisos siguen requiriendo consultas estructuradas y sistemas de datos adecuados.

Cómo empezar

Empieza con una tarea concreta y limitada, como buscar en una base de conocimientos de soporte. Evita intentar crear de una sola vez un asistente para todos los documentos de la empresa.

1. Reúne contenido y preguntas representativos. Incluye preguntas sencillas, identificadores exactos, solicitudes ambiguas y preguntas que tus documentos no puedan responder.
2. Establece una referencia con una búsqueda por palabras clave. Esto permite comprobar si los embeddings realmente mejoran tu caso de uso.
3. Elige un modelo de embeddings. Comprueba los idiomas admitidos, los límites de entrada, los requisitos de privacidad y su idoneidad para tu contenido.
4. Elige el almacenamiento. Pinecone es una base de datos vectorial diseñada para la búsqueda por similitud. También puedes considerar las capacidades de búsqueda vectorial de una base de datos existente en lugar de añadir otro sistema de inmediato.
5. Añade metadatos útiles. Incluye referencias a las fuentes, fechas de actualización, categorías e información de acceso. Configura la recuperación para que haga cumplir los permisos.
6. Evalúa y mejora. Comprueba si el pasaje adecuado aparece entre los primeros resultados. Ajusta la fragmentación, los filtros, la búsqueda híbrida o la clasificación según los fallos reales.

ChatGPT puede ayudar a redactar código para prototipos o proponer preguntas de evaluación. Un desarrollador también puede utilizar Phind, un motor de búsqueda y respuestas orientado a desarrolladores, para investigar cuestiones de implementación. Contrasta las indicaciones generadas con la documentación actual y evita compartir datos confidenciales sin medidas de protección aprobadas.

Preguntas frecuentes

¿Los embeddings son lo mismo que un modelo de IA?

No. Un modelo de embeddings produce embeddings; los embeddings son sus resultados numéricos. Una base de datos vectorial almacena y busca esos resultados, en lugar de actuar como el propio modelo.

¿Necesito una base de datos vectorial dedicada?

No siempre. Un prototipo pequeño puede funcionar con cálculos locales de similitud, y algunas bases de datos existentes admiten búsquedas vectoriales. Elige según el volumen de datos, la velocidad de consulta, el filtrado, los permisos y las necesidades operativas.

¿Puedo mezclar embeddings de diferentes modelos?

Por lo general, no directamente. Los distintos modelos suelen producir espacios vectoriales incompatibles, aunque sus vectores tengan la misma longitud. Utiliza un modelo compatible para el contenido almacenado y las consultas; cambiar de modelo suele implicar volver a generar los embeddings de tu contenido.