En nuestra segunda sesión de la serie Python + IA, profundizaremos en un tipo diferente de modelo: embedding vectorial.
Un embedding vectorial es una forma de codificar texto o imágenes como un array de números decimales. Hacen posible realizar búsquedas por similitud en varios tipos de contenido.

En esta sesión, exploraremos diferentes modelos de embedding vectorial, como la serie text-embedding-3 de OpenAI, usando tanto visualizaciones como código Python. Compararemos métricas de distancia, usaremos cuantización para reducir el tamaño de los vectores, y probaremos modelos de embedding multimodal.

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