Los embeddings son representaciones numericas de palabras, frases o documentos como vectores (listas de numeros) en un espacio multidimensional. La clave es que palabras con significado similar tienen vectores cercanos.
Por ejemplo, "perro" y "can" estaran cerca en el espacio de vectores, mientras que "perro" y "nevera" estaran lejos. Esto permite busquedas semanticas (buscar por concepto, no por palabra exacta).
Se usan en sistemas RAG, motores de busqueda semantica, recomendacion de contenido, y clasificacion de textos. Es la tecnica que permite que un sistema encuentre documentos relevantes aunque no contengan las palabras exactas de la busqueda.