- Featured post
Embeddings, Vector Search & BM25
Un ordenador no puede entender texto ni relación semántica o significado entre palabras. Solo puede entender números. Esto lo resolvemos mediante el uso de embeddings.
Un embedding es la representación de texto (en forma de números) en un espacio vectorial. Esto permite a los modelos de IA comparar y operar sobre el significado de las palabras.
flowchart TD
A["perro"] --> B
B --> C["[-0.003, 0.043, ..., -0.01]"]
N1["(texto que queremos convertir)"]:::note --> A
N2["(vectores con contenido semántico)"]:::note --> C
classDef note fill:none,stroke:none,color:#777;
Los vectores de cada palabra o documento capturan el significado semántico del texto.
- perro estará cerca de mascota
- contrato estará lejos de playa
Vector vs SQL databases
El problema con las BBDD típicas es que solo buscan matches exactos. Si yo busco por coche solo me sacará las entradas que contengan coche.
En cambio, como las BBDD vectoriales pueden interpretar la semántica de las palabras mediante los vectores, si busco por coche puede sacarme valores como sedán, SUV, Land Rover, etc.
Las BBDD vectoriales son muy buenas cuando necesitamos buscar items similares por proximidad uno respecto al otro. Un ejemplo de uso es buscar películas parecidas (Netflix). Otro ejemplo son los recomendadores de items parecidos en tiendas online (Amazon).
Como ejecutar una búsqueda (query) mediante vectores
Necesitamos:
- Una BBDD Vectorial (CosmosDB)
- Un modelo para transformar los embeddings (text-embedding-3-large)
El flujo completo es el siguiente:
- Usar un embedding model para obtener los vectores del contenido que queremos indexar
- Insertar el texto original y los vectores del contenido en una BBDD vectorial
- Cuando queramos ejecutar una query usar el mismo embedding model de antes con la query a buscar. Con el embedding resultante buscamos vectores similares en la BBDD y sacamos el texto original de original_text
Introducir vectores en CosmosDB
Para poder buscar necesitamos rellenar antes la BBDD con contenido. Lo mantenemos simple. Metemos
- un ID a mano
- el texto original
- los vectores resultado de hacer el embedding sobre el texto original
El pseudocódigo se ve así y se ejecuta de uno en uno
text = "A shiba walks alone in the park"
# this sends the text to the model text-embedding-3-large
vectors = createEmbeddingsForText(text)
item = {
"id": "1",
"original_text": text,
"vectors": vectors
}
uploadToCosmosDB(item)
ejemplos de los datos que guardo
{
"id": "1",
"original_text": "A shiba walks alone in the park",
"vectors": [-0.003, 0.043, ..., -0.001]
}