Comparación de IA
Embeddings o búsqueda por palabras clave
La búsqueda por embeddings compara significado y encuentra paráfrasis; la de palabras clave compara palabras exactas y encuentra códigos y nombres. Muchos sistemas usan ambas.
| Aspecto | Búsqueda por embeddings | Búsqueda por palabras clave |
|---|---|---|
| Qué coincide | El significado, aun con otras palabras | Las palabras de la consulta |
| Punto fuerte | Preguntas en lenguaje cotidiano | Códigos de error, referencias, nombres raros |
| Necesita | Un modelo de embeddings y un almacén vectorial | Un índice invertido |
| Explicar un resultado | Más difícil: una puntuación de similitud | Fácil: las palabras que coinciden |
Elige Búsqueda por embeddings cuando
- Los usuarios describen los problemas con sus palabras
- Los documentos usan palabras distintas para lo mismo
- Buscas entre idiomas
Elige Búsqueda por palabras clave cuando
- Las consultas son identificadores exactos
- Debes mostrar por qué coincide un resultado
- Quieres una base sencilla y barata
Apréndelo con práctica
Estas lecciones gratuitas lo enseñan con órdenes para ejecutar en un laboratorio y tareas corregidas. Se leen completas sin cuenta.
Términos relacionados
- Embedding (vector semántico)
- Un embedding es una lista de números que representa el significado de un texto, de modo que textos con significado parecido quedan cerca.
- Búsqueda vectorial
- La búsqueda vectorial encuentra los elementos cuyos embeddings están más cerca del embedding de una consulta, así que compara significado y no palabras exactas.
- Búsqueda híbrida
- La búsqueda híbrida lanza una búsqueda por palabras clave y otra vectorial sobre la misma consulta y fusiona ambas listas, para que cada una cubra el punto ciego de la otra.