Base de datos vectorial: la tecnología revolucionaria detrás de la búsqueda con IA

Si estás intentando crear un agente de IA o un motor de búsqueda, probablemente hayas escuchado hablar de las bases de datos vectoriales.

Las bases de datos vectoriales son fundamentales en la interacción entre datos, recursos y consultas, pero abordarlas puede ser intimidante. Yo he pasado por eso: leyendo términos como incrustaciones y búsqueda difusa, sin saber si estaba complicando demasiado las cosas o perdiéndome algo básico.

¿Quién decide qué videos de YouTube recomendarte? ¿Cómo superan los motores de búsqueda los errores de tipeo? ¿Por qué Instagram siempre me muestra el perro esponjoso perfecto?

En este artículo, exploraremos el mundo de los vectores, la similitud y la búsqueda semántica, y cómo puedes crear aplicaciones más personalizadas.

¿Qué es una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial almacena datos como una colección de representaciones numéricas (llamadas vectores) que capturan el significado de los datos. Esto permite buscar por similitud, no solo por palabras clave específicas.

Las bases de datos vectoriales son una tecnología clave detrás de los sistemas modernos de chat, búsqueda y recomendación.

¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?

Las bases de datos vectoriales almacenan textos, imágenes y hojas de cálculo como una serie de vectores, también llamados incrustaciones. Cada uno de estos vectores es una serie de números que, a simple vista, no dicen mucho, pero en realidad capturan el significado abstracto de los datos.

Estos datos —ya sean correos electrónicos, transcripciones de reuniones o descripciones de productos— no se reemplazan al convertirse en una serie de números, sino que se indexan.

Estas incrustaciones pequeñas y densas hacen que la recuperación de información sea eficiente y relevante. Permiten comparar elementos según su similitud.

Conceptos clave

¿Qué es un modelo de incrustación?

Los modelos de incrustación son modelos de aprendizaje automático entrenados para convertir datos en incrustaciones.

Estos modelos se entrenan para comprimir los datos en un vector (nuestra incrustación) y luego regenerarlos. El vector comprimido almacena la mayor cantidad posible de información semántica de los datos.

Eso significa que no solo guardan las palabras, sino también las ideas detrás de ellas. Por ejemplo, una incrustación puede captar que:

• “cachorro” y “perro” están estrechamente relacionados
• “¿Cómo restablezco mi contraseña?” tiene un significado similar a “No puedo iniciar sesión en mi cuenta”
• “portátil económico” y “computadora asequible” se refieren a lo mismo
  

Este tipo de patrones ayuda a que los agentes de IA y los motores de búsqueda comparen entradas según el significado, no solo por coincidencia de palabras clave.

¿Qué es la búsqueda semántica?

Entonces, ¿cómo se comparan los vectores de incrustación para medir la similitud?

Como se mencionó antes, un vector de incrustación es una serie de números. Estos números representan un punto en un espacio de alta dimensión. Podemos visualizar cosas en 2D o 3D, pero ¿qué pasa con 384 dimensiones? En lugar de X, Y y Z, tenemos cientos de valores que, juntos, definen un punto único.

Estos vectores nos permiten medir cuán “cercanos” son dos contenidos, no en términos de palabras, sino en términos de significado.

La búsqueda semántica convierte una consulta en un vector y busca en la base de datos los vectores más cercanos. Estos vectores deberían, en principio, ser los más similares a la consulta del usuario.

Búsqueda Aproximada de Vecinos Más Cercanos (ANN)

La búsqueda semántica se realiza utilizando un algoritmo de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN). El objetivo de ANN es responder a la pregunta: “¿qué vector en mi base de datos es más similar a mi consulta?”

Existen varios algoritmos ANN, cada uno con sus propias ventajas. Por ejemplo:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW está optimizado para búsquedas en tiempo real y de baja latencia. Es ideal para feeds de contenido personalizado y sistemas de recomendación, o cualquier escenario que requiera búsquedas rápidas en datos que cambian frecuentemente.

Inverted File Index (IVF)

IVF es más adecuado para datos a gran escala y poco cambiantes. Por ejemplo, catálogos de comercio electrónico o directorios de artículos académicos.

En la práctica, el algoritmo estará oculto en el motor o plataforma que utilices para implementar la búsqueda.

Casos de uso de las bases de datos vectoriales

Ahora que entendemos cómo se crean y comparan los vectores, veamos las distintas formas en que podemos usarlos para potenciar aplicaciones.

RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

Esta estrategia de generación con LLM es muy popular, y con razón: RAG es confiable, preciso y ofrece respuestas específicas, todo gracias a las bases de datos vectoriales.

Con RAG, la consulta del usuario se incrusta y se compara con el resto de la base de datos para encontrar elementos similares. El modelo luego utiliza estos elementos como referencia al generar una respuesta.

RAG evita depender del conocimiento interno del modelo o del historial de la conversación, que pueden ser falsos o irrelevantes.

Supongamos que pides un resumen de la infancia de Napoleón. La respuesta del modelo puede sonar plausible, pero ¿es precisa? Con RAG, los documentos relevantes para tu consulta se utilizan para guiar la respuesta del modelo. Así, puedes consultar la fuente principal y verificar las respuestas del modelo.‍

Si quieres ver cómo funciona esto en la práctica, aquí tienes una guía para crear un chatbot con RAG.

Recomendaciones de productos y contenidos

Las bases de datos vectoriales no solo sirven para responder consultas de usuarios. También pueden optimizar la experiencia del usuario.

Al rastrear el historial de navegación y agrupar elementos similares, las empresas pueden determinar el mejor producto o contenido para recomendar a cada usuario.

Este es un gran ejemplo de lo que llamamos el algoritmo: recomendaciones estratégicas de contenido y publicidad dirigida.

Piensa en una plataforma de videos: cada video tiene su propio vector de incrustación almacenado en la base de datos. Cuando ves uno, el sistema puede sugerir otros con vectores de incrustación cercanos, es decir, contenido similar, aunque los títulos o etiquetas sean completamente diferentes.

Con el tiempo, tu historial de visualización se convierte en una especie de “nube” personalizada de vectores de incrustación, ayudando al sistema a entender tus preferencias y recomendarte lo que probablemente quieras ver después.

Ventajas de las bases de datos vectoriales frente a las tradicionales

Ahora que entendemos el cómo y el qué de las bases de datos vectoriales, hablemos del por qué: ¿qué ventajas ofrecen en chatbots y motores de búsqueda?

1. Ofrecen más contexto a los chatbots

Los LLM tienden a olvidar o inventar información en conversaciones largas. Usuarios y desarrolladores no tienen claro qué información se retiene.

Con estrategias como RAG, el modelo busca en la base de datos la información necesaria para responder con precisión a tu consulta.

En vez de tener que recordar y corregir al modelo una y otra vez, las bases de datos vectoriales almacenan la información relevante y la referencian de forma explícita.

2. Hacen que los resultados de búsqueda toleren errores de tipeo

Incluso si sabemos las palabras exactas, buscar puede ser complicado.

golfen retriever ≠ golden retriever, pero tu motor de búsqueda debería entenderlo.

Si solo buscamos coincidencias literales, un error de tipeo o una palabra mal escrita podría descartar una opción relevante.

Cuando abstraemos el significado de la consulta, la ortografía o la redacción exacta importan mucho menos.

3. Permiten a los usuarios realizar búsquedas difusas

Buscar no se trata tanto de palabras clave como de las ✨vibras✨.

Convertir el texto en un vector de embedding permite almacenarlo en un espacio de sensaciones indescriptible. Así que, en la práctica,

"¿Dónde puedo tomar un buen flat white por aquí?"

no parece igual a

"Mejores lugares para tomar café cerca"

pero tu motor de búsqueda los relacionará igual. Esto es posible porque los embeddings de ambas frases están muy próximos, aunque las palabras sean distintas.

4. Las bases de datos vectoriales pueden comparar entre modalidades

Los datos vienen en todo tipo de formas, tamaños y tipos. A menudo necesitamos comparar datos de diferentes tipos. Por ejemplo, usar texto para buscar y filtrar imágenes de productos.

Los modelos multimodales están entrenados para comparar distintos tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video.

Esto facilita hablar sobre tu contenido. Encuentra un producto describiendo su imagen, o pregunta sobre gráficos usando lenguaje natural.

Cómo crear un agente de IA con capacidades de búsqueda inteligente

Si eres nuevo en la búsqueda semántica, probablemente tengas muchas preguntas:

¿Cómo preparo mis datos?

¿Qué datos debo incluir?

¿Qué modelo de embedding debo usar… y cómo sé si funciona?

Por suerte, no tienes que resolverlo todo desde el principio. Aquí tienes cómo empezar en unos pocos pasos:

1. Define tu caso de uso

Comienza con algo sencillo y útil. Aquí tienes algunos ejemplos para inspirarte:

• Un chatbot para retail que ayuda a los clientes a encontrar los productos adecuados según sus necesidades y preferencias. Pregúntale, “¿Qué chaqueta de invierno para senderismo recomiendas por menos de $150?”

• Un bot de tickets que clasifica solicitudes de TI de empleados en tiempo real. Pregunta: “¿Hay tickets de alta prioridad sobre acceso VPN que sigan sin asignar?”

• Un agente de automatización de procesos empresariales que gestiona el cumplimiento de pedidos de principio a fin. Pregúntale: “¿Ya se envió el pedido de Smith y mandamos el correo de confirmación?”

Todos estos son rápidos de crear, fáciles de probar y útiles de inmediato.

2. Elige tu plataforma

Si las bases de datos vectoriales te parecen confusas o abstractas, existen muchas plataformas de chatbot que gestionan embeddings y agrupamientos por ti en segundo plano.

3. Reúne tus datos

Empieza con lo que ya tienes: archivos de texto, PDFs, hojas de cálculo. Una buena plataforma se encarga del formato por ti. Solo sube tu contenido y se encargará de la incrustación e indexación en segundo plano.

Algunos detalles dependerán de la plataforma que uses. Aquí tienes algunos consejos para aprovechar al máximo tus datos.

4. Añade una descripción

Escribe una breve descripción en lenguaje claro sobre para qué sirve tu bot.

Esto ayuda a definir el tono y las expectativas: cómo debe comunicarse el bot con los usuarios, qué tipo de preguntas puede esperar y a qué datos puede acceder.

Por ejemplo:
“Eres un asistente de soporte para el equipo de RRHH. Ayuda a los empleados a encontrar políticas y responde preguntas sobre PTO y beneficios. Usa información del manual del empleado y documentos de RRHH. Sé claro y educado. Si no sabes algo, pide al usuario que contacte a RRHH.”

5. Prueba y ajusta

Pon a prueba tu configuración con consultas reales. Pregunta lo que preguntarían tus clientes. ¿Son relevantes los resultados? ¿Son precisos?

Ajusta tu bot según sea necesario:

• ¿Resultados incompletos? Aumenta la cantidad de fragmentos para respuestas más completas.
• ¿Respuesta lenta? Elige un modelo más rápido.
• ¿Respuestas incorrectas? Prueba un modelo más preciso o añade datos relevantes.

Las plataformas son muy personalizables, así que resolver problemas suele ser cuestión de configuración, como probar modelos disponibles o cambiar las descripciones.

Crea capacidades de búsqueda más inteligentes

Con los avances recientes en IA, tener datos buscables ya no es solo un extra: es la expectativa por defecto.

No necesitas dominar ANN ni embeddings para crear motores de búsqueda inteligentes. Nuestra plataforma te ofrece herramientas listas para usar para búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación. No necesitas preparar los datos.

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Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo evalúo el rendimiento de una base de datos vectorial?

Para evaluar el rendimiento de una base de datos vectorial, mide la latencia de consulta (qué tan rápido devuelve resultados), la exhaustividad o precisión (qué tan relevantes son esos resultados) y la escalabilidad (cómo gestiona el crecimiento de datos y consultas). Debes probar con consultas reales para asegurarte de que cumple con las expectativas de velocidad y precisión bajo carga.

2. ¿Cuáles son los requisitos de almacenamiento para datos vectoriales a gran escala?

Los requisitos de almacenamiento para datos vectoriales a gran escala dependen del número de vectores y su dimensionalidad; por ejemplo, un millón de vectores de 768 dimensiones usando floats de 32 bits requerirían más de 3 GB de almacenamiento bruto. A gran escala (de millones a miles de millones de vectores), espera necesidades de decenas o cientos de GB, y utiliza opciones como compresión o indexación aproximada para reducir costos.

3. ¿Qué sucede si dos documentos muy diferentes tienen embeddings similares debido a ruido o sesgo del modelo?

Si dos documentos no relacionados generan embeddings similares, el sistema de búsqueda puede devolver resultados incorrectos. Para evitarlo, puedes ajustar tu modelo de embedding con datos específicos del dominio o usar técnicas de búsqueda híbrida que combinen vectores con metadatos o filtros por palabras clave para desambiguar.

4. ¿Cómo se versionan y gestionan los datos vectoriales a lo largo del tiempo?

Los datos vectoriales se versionan rastreando los datos de entrada y el modelo de embedding usado para generarlos. Es común almacenar instantáneas con fecha y etiquetar versiones de los índices.

5. ¿Es posible combinar la búsqueda tradicional por palabras clave con la búsqueda vectorial?

Sí, combinar la búsqueda tradicional por palabras clave con la búsqueda vectorial se llama búsqueda híbrida, y es compatible con muchas plataformas como Elasticsearch o Vespa. Este método mejora la relevancia usando coincidencia léxica para consultas precisas y similitud semántica de vectores para comprender el contexto.