He estado desarrollando un motor de búsqueda de productos para Barbados llamado Yuh Gettin Tru y quería compartir un ejemplo que demuestra por qué la búsqueda semántica marca la diferencia.

El problema con la búsqueda tradicional es sencillo: depende de coincidencias exactas de palabras. Probé el sitio contra una tienda local llamada Dwellings que vende todo tipo de artículos para el hogar. Busqué tablero de cortar de madera dura y no obtuve resultados. Sin embargo la tienda sí vende tablas de acacia con asa; su base de datos las describe como Acacia Cutting Board with Handle y no como tablero de cortar de madera dura. Para un buscador por palabras clave hardwood y acacia son cadenas diferentes sin coincidencia, así que el cliente no encuentra el producto aunque esté disponible.

La búsqueda semántica cambia esa experiencia. Cuando alguien busca tablero de cortar de madera dura en Yuh Gettin Tru el sistema entiende la intención: se busca una tabla fabricada en una madera dura y resistente. No solo empareja palabras sino significados. La misma consulta devuelve las tablas de acacia con una puntuación de coincidencia alta y además explica por qué son relevantes: porque la acacia es un tipo de madera dura y por tanto satisface la necesidad del usuario. Esa relación semántica no fue etiquetada a mano sino aprendida por el modelo de embeddings.

Por debajo funciona así: cada producto se transforma en un vector de alta dimensión que captura su significado. En mi implementación los textos se convierten en vectores de 384 dimensiones para que frases como acacia cutting board y hardwood cutting board queden cerca en el espacio vectorial. La búsqueda de similitud en vectores encuentra candidatos en milisegundos y después un LLM reordena y puntúa los mejores resultados para filtrar falsos positivos y generar explicaciones claras. El proceso completo tarda unos pocos segundos y la búsqueda vectorial es ultrarrápida.

Esto es especialmente relevante en el Caribe. El comercio minorista en Barbados está fragmentado: docenas de tiendas con orígenes de suministro distintos usan terminología diversa. Un cliente habla de cutlery porque heredamos inglés británico y otro proveedor marca sus productos como flatware. La búsqueda por palabras clave falla cuando los términos difieren. La búsqueda semántica entiende que cutlery y flatware significan lo mismo y conecta la intención del comprador con los productos que realmente existen.

Los detalles técnicos pequeños importan mucho: elegir el modelo de embeddings adecuado, extraer la categoría de las migas de pan, estructurar el texto de entrada con etiquetas como product y brand para aportar contexto. Esas decisiones no son llamativas pero juntas hacen que un cliente que busca tablero de madera dura encuentre la tabla de acacia que necesita.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en convertir este tipo de soluciones en productos reales para empresas. Diseñamos buscadores semánticos y desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que integran embeddings, búsqueda vectorial y reordenado por LLM para mejorar la conversión y la experiencia de usuario. También ofrecemos soluciones de inteligencia artificial para empresas incluyendo agentes IA, IA para empresas y automatizaciones que elevan las capacidades de búsqueda y recomendación.

Además de inteligencia artificial nuestro equipo abarca ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y herramientas como power bi para análisis y visualización. Ofrecemos servicios integrales que van desde la implementación en la nube hasta pruebas de penetración y estrategias de protección para garantizar que las soluciones sean seguras, escalables y aprovechables por los equipos comerciales.

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