Un embedding es una representación vectorial de un texto — una lista de números que captura su significado semántico. Dos textos con significados similares tendrán embeddings parecidos, incluso con palabras diferentes. Las IA utilizan los embeddings para comparar contenidos, encontrar similitudes y seleccionar las fuentes relevantes durante el RAG.
Cómo funcionan los embeddings
Un modelo de embedding transforma texto en un vector. Este vector codifica el "significado" del texto. Textos semánticamente cercanos producen vectores cercanos en el espacio vectorial.
Embeddings y RAG
1. Indexación: Los contenidos web se convierten en embeddings y se almacenan.
2. Consulta del usuario: La pregunta se convierte en un embedding.
3. Búsqueda semántica: El sistema encuentra los contenidos cuyos embeddings son más cercanos.
Implicaciones para el AEO
Más allá de las palabras clave: Las IA comprenden el significado, no solo las palabras.
Cobertura semántica: Usar sinónimos y reformulaciones aumenta las posibilidades de ser seleccionado.