Buscadores de documentos
Localiza documentos a partir de conceptos y preguntas. Filtra por colección, fecha o permisos para recuperar resultados dentro del ámbito de consulta.
Casos de uso / Datos y conocimiento
Búsqueda semántica
Crea una búsqueda semántica que entienda lo que necesitan encontrar.
Ayuda a tus usuarios a encontrar documentos, productos y contenido aunque utilicen otras palabras. La búsqueda semántica utiliza embeddings para relacionar la intención de la consulta con el significado de tus datos.
Con QDivZero Retrieval puedes crear un buscador vectorial sobre tu catálogo o base de conocimiento, combinar similitud con filtros y reutilizar el índice para recomendaciones o aplicaciones RAG.
Busca entendiendo el contexto
La misma idea puede escribirse de muchas maneras.
Encuentra contenido por significado, aunque la consulta use otras palabras. Combina similitud con los filtros de tu aplicación.
Búsqueda de productos
Relaciona las necesidades del cliente con las fichas de tu catálogo. Combina relevancia semántica con categorías, atributos y disponibilidad.
Bases de conocimiento
Recupera artículos y respuestas de tu base de conocimiento. Ayuda al usuario a encontrar el contenido aunque desconozca sus términos exactos.
Recomendaciones por similitud
Encuentra documentos o productos relacionados mediante embeddings. Utiliza metadatos y reglas de tu negocio para preparar recomendaciones pertinentes.
Cómo construirlo con QDivZero
Prepara el índice. Encuentra por significado.
Representa contenido y consultas con el mismo modelo de embeddings. Recupera resultados por similitud, aplica filtros y añade reranking si lo necesitas; tu aplicación presenta los documentos o productos encontrados.
Prepara tus datos
Contenido
Prepara los documentos, productos o elementos que quieres buscar.
Embeddings
Genera los vectores que representan cada elemento de tu colección.
Índice vectorial
Asocia los vectores con los datos y metadatos de origen.
En cada consulta
Consulta
El usuario describe lo que quiere encontrar.
Embedding
Representa la consulta con el modelo del índice.
Búsqueda
Compara vectores y aplica los filtros de tu colección.
Resultados
Devuelve los contenidos y sus metadatos a tu aplicación.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
El modelo de embeddings determina cómo se representan las consultas y el contenido. Compara resultados con el idioma y los datos de tu aplicación; añade reranking cuando necesites ordenar mejor los candidatos recuperados. El tiempo de respuesta también incluye la generación del embedding y el reranking, si lo utilizas. Compara el proceso completo con el tamaño de tu colección y la concurrencia que esperas en el buscador.
Embeddings
Qwen3-Embedding-8B
Para representar documentos y consultas como vectores y buscar por similitud semántica.
Ver modelo en Hugging FaceReranking
Qwen3-Reranker-8B
Para volver a ordenar los resultados recuperados según su relación con la consulta.
Ver modelo en Hugging FaceBúsqueda semántica
Preguntas frecuentes sobre búsqueda semántica
¿Qué es la búsqueda semántica con IA?
La búsqueda semántica encuentra contenido por su significado utilizando embeddings y similitud vectorial. Puede recuperar documentos o productos relacionados con una consulta aunque estén descritos con otras palabras. Con QDivZero Retrieval puedes aplicar esta búsqueda a tus propios datos.
¿Cómo crear un buscador semántico para documentos?
Genera embeddings del contenido, almacénalos en un índice y conserva los metadatos de cada documento. Al recibir una pregunta, genera su embedding con el mismo modelo y busca los vectores similares. Tu aplicación presenta los resultados y sus referencias.
¿Qué diferencia hay entre búsqueda semántica y palabras clave?
La búsqueda por palabras clave encuentra coincidencias de texto. La búsqueda semántica compara el significado representado en los vectores. Por eso puede relacionar consultas y contenido expresados de forma diferente. Elige el enfoque según el tipo de información que necesitan encontrar tus usuarios.
¿Puedo usar búsqueda semántica en un catálogo de productos?
Sí. Genera embeddings de las descripciones y características del catálogo para relacionarlas con la intención de búsqueda. Combina similitud y filtros de metadatos para acotar resultados por categoría u otros atributos disponibles en tus productos.
¿Qué modelo de embeddings elegir para búsqueda vectorial?
Elige un modelo adecuado para el idioma, el tipo de contenido y la longitud de tus documentos. Qwen3-Embedding es un punto de partida para comparar resultados. Utiliza el mismo modelo compatible al indexar el contenido y representar las consultas.
¿Puedo reutilizar la búsqueda semántica para RAG o recomendaciones?
Sí. El índice vectorial puede recuperar contexto para RAG o encontrar elementos similares para recomendaciones. Tu aplicación define cómo utiliza los resultados. Si cambias el modelo de embeddings, normalmente tendrás que regenerar los vectores para mantener la compatibilidad del índice.
¿Cómo mejorar la relevancia de un buscador semántico?
Evalúa consultas reales, mejora las descripciones del contenido y utiliza filtros para acotar la colección. El tamaño de los fragmentos y el modelo de embeddings influyen en los candidatos recuperados. Puedes añadir un reranker para reordenarlos y medir si los resultados útiles aparecen antes.
¿Cuánto cuesta implementar búsqueda vectorial?
Depende de la cantidad de elementos indexados, la generación de embeddings y el volumen de consultas. También influyen las actualizaciones del índice y el uso de reranking. Los precios de QDivZero te ayudan a dimensionar la capacidad; compara el rendimiento con una muestra de tu catálogo o documentación antes de ampliar el buscador.
¿Quieres que tu buscador entienda cada consulta?
Crea búsqueda semántica sobre documentos, productos y contenido con tus propios datos. Despliega un modelo de embeddings, prepara el índice en QDivZero Retrieval y conecta los resultados con la experiencia de tu aplicación.