Etiqueta: vector-search
Explora 4 recursos prácticos de ingeniería de software etiquetados con "vector-search". Descubre recetas de código, patrones de diseño, plantillas de documentación y guías detalladas para ayudarte a construir, desplegar y mantener soluciones listas para producción con vector-search.
Busqueda Vectorial
La busqueda vectorial encuentra elementos basandose en similitud semantica. Usa embeddings y es la base de sistemas modernos de RAG y recomendacion.
Los recursos a continuacion cubren embeddings, bases de datos vectoriales, metricas de similitud e indexacion. Cada guia te ayuda a implementar busqueda semantica.
Cada recurso incluye explicaciones claras, ejemplos de codigo y advertencias sobre errores comunes. Usa estos materiales para tomar decisiones informadas, evitar problemas en produccion y acelerar tu flujo de trabajo. Si estas empezando, lee primero los articulos marcados como principiante; si ya tienes experiencia, ve directo a los patrones avanzados y las guias de arquitectura.
Crea búsqueda semántica con embeddings en Python, JS y Java
Crea un motor de búsqueda semántica con embeddings de texto y similitud vectorial. Incluye ejemplos...
Patrón Embedding Cache
Cachea embeddings LLM para reducir llamadas API y costo. Almacena embeddings con clave de hash de...
Patrón RAG Hybrid Search
Combina busqueda por palabras clave (BM25) y semantica (vectores) para mejorar la precision de...
RAG en Producción
Construir sistemas RAG en produccion. Cubre estrategias de chunking, modelos de embedding, vector...