Incrustaciones: qué son y sus aplicaciones
Sabemos que con el surgimiento de diversas tecnologías, hay un gran aumento en la cantidad de términos que escuchamos, incrustaciones es uno de ellos pero ¿qué son?
incrustaciones, que en inglés significa “incorporar”, es un término utilizado en IA y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Se refiere al proceso de “incrustar” o “incrustar” información compleja (como palabras, oraciones o documentos) en un espacio vectorial.
Esto significa que los datos que serían difíciles de procesar directamente se transforman en una forma numérica (vectores), que los modelos Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Puede comprender y utilizar para tareas como clasificación y análisis semántico.
Cuando se combinan con bases de datos vectoriales, permiten que los sistemas analicen grandes volúmenes de datos no estructurados. Esto permite la extracción de información relevante y consultas complejas de forma rápida y eficiente.
Esta técnica de transformación de datos es esencial en la construcción de soluciones escalables, ya que la representación vectorial facilita la búsqueda y recuperación de información, además de comprimir la información y mantener la relación con su contenido original.
¿Cómo funciona
Sabemos que incrustaciones son vectores para la comprensión de la máquina a partir de textos, fases, documentos. Pero ¿cómo transformamos esta información en vectores?
Los vectores se forman utilizando modelos de IA entrenados para identificar contextos y clasificarlos según la aproximación del contexto en números, que suelen oscilar entre -1 y 1. El valor 1 indica la proximidad más cercana, con miles de parámetros de comparación.
Estos modelos generalmente se entrenan con grandes volúmenes de texto e identifican patrones de competencia entre palabras que aparecen con frecuencia en contextos similares, como “gato” y “animal”. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a mapear estas palabras a vectores numéricos en un espacio multidimensional, de modo que las palabras con significados relacionados o contextos similares se posicionen más cerca unas de otras en este espacio vectorial.
El objetivo es acercar las palabras o frases con significados similares en el “espacio” de vectores. Por ejemplo, “gato” y “perro” deben representarse mediante vectores cercanos, mientras que “gato” y “coche” estarán más separados.
Ejemplo de incrustación | Imagen: https://arize.com/blog-course/embeddings-meaning-examples-and-how-to-compute/
¿Cómo se calcula la similitud entre dos vectores, comparando, por ejemplo, un texto con varios vectores del modelo entrenado?
Matemáticamente, la técnica de similitud de coseno se utiliza normalmente para comparar dos vectores. La similitud del coseno proporciona un valor en el rango [-1,1], donde 1 es el valor de contexto más cercano y -1 el más lejano [1]
Ecuación de similitud de coseno | Imagen: Wikipedia
Dos vectores con 98% de similitud basado en el coseno del ángulo entre los vectores | Imagen: Richmond Alake
incrustaciones, en la práctica
Análisis de PDF con control de calidad (Respuesta a preguntas): incrustaciones Se utilizan en sistemas de análisis de documentos, como PDF, para realizar tareas de preguntas y respuestas (QA). Las empresas que manejan grandes volúmenes de documentos, como contratos o informes, pueden utilizar incrustaciones para localizar automáticamente pasajes relevantes en un texto. Por ejemplo, al analizar un contrato en formato PDF, el incrustaciones le permiten mapear semánticamente el contenido e identificar pasajes relacionados con preguntas como "¿Cuál es el período de validez de este contrato?" o “¿Cuáles son las obligaciones de pago del cliente?” Un modelo de IA generativa puede luego utilizar estos fragmentos para interpretar el contexto y generar respuestas en lenguaje natural con mayor precisión.
Recomendación de producto (E-commerce): Plataformas como Amazon y Netflix utilizan incrustaciones para recomendar productos o películas según las preferencias y comportamientos pasados de los usuarios. Por ejemplo, al recomendar películas, incrustaciones Se utilizan para capturar el estilo, el género y las características de las películas que el usuario ha visto, sugiriendo contenido nuevo según la similitud vectorial.
Análisis de Sentimientos (Atención al Cliente): Las empresas utilizan incrustaciones para analizar el sentimiento en los comentarios o mensajes de los clientes. Por ejemplo, al analizar un conjunto de comentarios en redes sociales o correos electrónicos de clientes, incrustaciones Ayuda a identificar automáticamente si el sentimiento es positivo, negativo o neutral, permitiendo una respuesta rápida y apropiada.
Conclusión
incrustaciones Han demostrado ser una herramienta poderosa y en crecimiento en varias industrias, transformando la forma en que interactuamos con datos no estructurados. Su capacidad para representar numéricamente información compleja ha propiciado mejoras en los sistemas de análisis de documentos, recomendaciones e incluso en el servicio al cliente.
Como tecnología en constante evolución, se espera que, con el tiempo, se integre cada vez más en soluciones inteligentes y escalables. Además, con la tendencia hacia la reducción de los costos computacionales y el avance de las infraestructuras de procesamiento y almacenamiento, se vuelve cada vez más viable escalar estas soluciones de manera eficiente y a bajo costo.
Referencias
https://arize.com/blog-course/embeddings-meaning-examples-and-how-to-compute
Una gran introducción a las incrustaciones, me despertó la curiosidad de profundizar en el tema.