Cómo funciona la búsqueda semántica
La búsqueda semántica se basa en embeddings: listas de números producidas por un modelo de lenguaje, en las que los textos con significados parecidos reciben números parecidos.
- Indexación. Para cada recurso, el sistema reúne su texto (título, descripción, palabras clave, etiquetas, pies de foto, texto leído en la imagen) y lo convierte en un embedding, que se guarda con el recurso.
- Consulta. La consulta de búsqueda se convierte en un embedding con el mismo modelo.
- Ordenación. El sistema devuelve los recursos cuyos embeddings están más cerca del de la consulta, normalmente medido por similitud del coseno.
Como la comparación se hace sobre el significado, «mujer trabajando desde casa» puede encontrar recursos etiquetados «trabajo remoto» o «laptop en el sofá». Los resultados dependen de cuánto texto descriptivo tiene cada recurso. Una imagen sin título, sin etiquetas y sin pie de foto no da nada que comparar al modelo, y por eso la búsqueda semántica suele combinarse con el etiquetado automático y el OCR.
Búsqueda semántica vs búsqueda por palabras clave
| Búsqueda por palabras clave | Búsqueda semántica | |
|---|---|---|
| Coincide con | Las palabras de la consulta, con variantes («sillas» encuentra «silla») | El significado de la consulta |
| Ideal para | Códigos de producto, SKU, nombres de archivo, nombres de campaña, frases exactas | Descripciones, conceptos y temas («oficina tranquila», «invierno en casa») |
| Se le escapan | Los recursos descritos con otras palabras | Los identificadores exactos; también puede devolver resultados vagamente relacionados |
| Ordenación | Con qué frecuencia y dónde aparecen las palabras (por ejemplo BM25) | Distancia entre embeddings |
La mayoría de los sistemas que ofrecen búsqueda semántica combinan ambas en una búsqueda híbrida: cada método produce una lista ordenada y las dos listas se fusionan en una. Una búsqueda por SKU sigue devolviendo ese producto en primer lugar, y una consulta descriptiva sigue devolviendo imágenes cuyas etiquetas usan otras palabras. Los filtros se ocupan entonces de las condiciones estructuradas, como el tipo de archivo, la fecha o los derechos de uso.
Cuándo ayuda la búsqueda semántica
- Un responsable de ventas necesita «ingenieros en una planta de fabricación» para una presentación, y la sesión de fotos se etiquetó «línea de producción, cascos de seguridad».
- Una agencia pide «fotos de producto con tonos otoñales cálidos», y las etiquetas de la biblioteca dicen «naranja», «hojas» y «prendas de punto».
- Un profesional de marketing regional busca una imagen del kit de socios con sus propias palabras y no con los términos internos del equipo de marca.
- Un compañero nuevo busca un concepto antes de conocer los nombres de las campañas y de las líneas de producto.
Ayuda menos cuando quien busca ya conoce un identificador exacto. En ese caso, la búsqueda por palabras clave es más rápida y más precisa.
Búsqueda semántica en Freedam
- Cada búsqueda en la biblioteca de recursos ejecuta a la vez la ordenación por palabras clave y la similitud semántica y las fusiona en una sola lista ordenada. No hay un modo que activar.
- El embedding de un recurso se construye a partir de su título, descripción, términos de vocabulario, metadatos, palabras clave, etiquetas de IA, descripción de IA, colecciones, nombre de archivo, texto extraído del documento y el texto leído por OCR.
- El etiquetado automático añade etiquetas y una descripción a cada imagen al importarla, de modo que una imagen que nadie describió tiene igualmente texto con el que la búsqueda semántica puede coincidir.
- Una consulta entre comillas dobles ejecuta una búsqueda de frase exacta, sin coincidencia semántica.
- Las consultas con errores ortográficos reciben una sugerencia «Quisiste decir».
Detalles: Buscar por significado en la documentación de Freedam, y la página de producto de búsqueda.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre búsqueda semántica y búsqueda vectorial?
La búsqueda vectorial es la técnica: encontrar los vectores más cercanos en una base de datos. La búsqueda semántica es un uso de ella, en el que los vectores son embeddings del significado del texto. La búsqueda vectorial también se usa para otros fines, como encontrar imágenes que se parecen (búsqueda visual).
¿La búsqueda semántica sustituye al etiquetado?
No. Necesita texto con el que comparar y no puede conocer los nombres de tus productos, tus campañas ni tus derechos. Las etiquetas, los vocabularios controlados y los campos de metadatos siguen aportando esa información. La búsqueda semántica hace que se pueda encontrar con otras palabras.
¿La búsqueda semántica funciona entre idiomas?
Depende del modelo de embeddings. Los modelos multilingües colocan cerca los textos con el mismo significado sea cual sea su idioma, de modo que una consulta en francés puede coincidir con un recurso descrito en inglés. Los resultados suelen ser mejores cuando las consultas y las descripciones comparten idioma.
Términos relacionados
Busca por lo que quieres decir
Escribe una descripción como «un salón acogedor en invierno» en la biblioteca de Nordi y mira las fotos que coinciden, con independencia de las palabras con que se etiquetaron.
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