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Vector

IA & ML Svenska → Actualizado: 2026-10-05

Una lista de números que representa algo dentro de un «espacio» — de 768 a 3072 dimensiones en los modelos actuales.

Los embeddings son vectores. La similitud entre dos de ellos, medida normalmente con el coseno del ángulo, funciona como similitud de significado: la geometría del espacio acaba codificando semántica. De ahí salen la búsqueda semántica, el RAG, los sistemas de recomendación y el clustering. Una base de datos vectorial no hace otra cosa que encontrar deprisa el vector más cercano entre millones.

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