¿Alguna vez buscaste algo en internet y obtuviste el resultado correcto aunque no escribieras exactamente las mismas palabras? Eso es búsqueda semántica en acción y detrás está uno de los conceptos más potentes de la inteligencia artificial: los embeddings. En este artículo explicamos qué son los embeddings, por qué son útiles para tareas de búsqueda y similitud, y cómo puedes experimentarlos con JavaScript combinando herramientas como LangChain y Ollama, todo explicado de forma sencilla y práctica.

Qué son los embeddings y por qué importan: Un embedding convierte texto, ya sean palabras, frases o párrafos, en vectores numéricos que representan significado. Piensa en ellos como coordenadas en un mapa de sentido. Términos usados en contextos parecidos acaban cerca uno del otro en ese espacio. Eso permite que una búsqueda por holiday celebrations in winter encuentre resultados sobre Christmas traditions o New Year parties sin necesidad de coincidencia literal de palabras clave. Para medir cuán cerca están los vectores suele usarse la similitud coseno, donde valores más cercanos a 1 indican mayor semejanza semántica.

Concepto visual y ejemplos simples: Imagina comparar palabras como Christmas, December festivity, New Year y Banana. Aunque Christmas y Banana comparten letras, su embedding reflejará que su significado está muy alejado, mientras que December festivity aparecerá muy cercano a Christmas. En aplicaciones reales es mejor usar oraciones o descripciones de producto, porque el contexto ayuda a desambiguar casos como Apple empresa frente a Apple fruta.

Cómo ponerlo en práctica con JavaScript, LangChain y Ollama sin necesidad de servicios en la nube: Usando LangChain.js y Ollama puedes generar embeddings localmente. Pasos generales: instalar dependencias con bun add @langchain/ollama @langchain/core, arrancar Ollama con ollama serve y descargar un modelo de embeddings como nomic-embed-text con ollama pull nomic-embed-text. Desde tu código pedirás al proveedor de embeddings la representación del texto de referencia y de los documentos, y luego calcularás similitud coseno entre vectores para ordenar resultados o detectar elementos semánticamente relacionados. Esta aproximación te permite crear buscadores semánticos, recomendaciones, clustering y sistemas de recuperación por significado sin exponer datos a terceros.

Limitaciones y buenas prácticas: Los embeddings funcionan muy bien para similitudes y búsquedas semánticas, pero pueden fallar con palabras polisémicas si se usan aisladas. Por eso se recomienda trabajar con frases o documentos completos para captar contexto. Además, combinar embeddings con una base de datos vectorial mejora la escalabilidad para catálogos grandes. Otra práctica común es normalizar y limpiar texto antes de generar embeddings y usar modelos actualizados o afinados para el dominio específico de la empresa.

Resultados y uso real: En una demo sencilla con una lista de palabras verás puntuaciones de similitud donde Christmas con Christmas tiende a acercarse a 1, Christmas con December festivity presentará una puntuación alta y Christmas con Banana una puntuación baja. Con frases y descripciones reales estas diferencias se hacen aún más evidentes y útiles para búsquedas internas, recomendaciones de producto y clasificación automática de contenido.

Sobre Q2BSTUDIO: En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para convertir datos en decisiones accionables, y desarrollamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que integran embeddings, LLMs y pipelines de datos. Si necesitas una plataforma personalizada para búsqueda semántica o un proyecto de IA a medida, podemos ayudarte a diseñar la arquitectura, seleccionar modelos, asegurar la solución y desplegarla en la nube o localmente.

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Próximos pasos sugeridos: experimenta con frases más largas, descripciones de producto o artículos para mejorar la calidad semántica; combina embeddings con una base de datos vectorial como Chroma o Pinecone para búsquedas a escala; y considera pasar de palabras aisladas a oraciones para reducir ambigüedades. Si quieres, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte desde la prueba de concepto hasta la puesta en producción, incluyendo seguridad, despliegue cloud y paneles de análisis con Power BI.

Resumen: Los embeddings transforman la forma de buscar y entender texto, pasando de coincidencias por palabra clave a búsqueda por significado. Con herramientas como LangChain y Ollama y el apoyo de un equipo con experiencia en software a medida, inteligencia artificial y servicios cloud es posible construir soluciones potentes y seguras que mejoren la experiencia de usuario y el valor de los datos en tu organización.