Guía a Fondo de Embeddings

Domina embeddings para AI en producción: implementa semantic search desde cero con numpy, compara modelos OpenAI vs open-source (SBERT, BGE), domina métricas de distancia (coseno, euclidiana, dot product), aplica chunking strategies inteligentes, optimiza con batch processing y caching, evalúa calidad con precision@k y MRR, y construye un semantic search engine production-ready completo. 8 módulos que te llevan de entender qué son embeddings a tener un sistema de búsqueda semántica evaluado, optimizado y listo para portfolio. La guía técnica que el 90% de cursos debería incluir pero no incluye.

Lecciones

Módulos

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Acceso por bootcamp

Lo que aprenderás

✓Entender la arquitectura de embeddings: transformers, tokenización, pooling, normalización

✓Comparar modelos de embeddings objetivamente: OpenAI, SBERT, BGE con benchmarks MTEB

✓Implementar semantic search desde cero con numpy (sin bibliotecas black-box)

✓Aplicar chunking strategies: fixed-size, semantic, recursive — y evaluar cuál funciona mejor

✓Dominar distance metrics: similaridad coseno, euclidiana, dot product — saber cuándo usar cada una

✓Realizar operaciones con embeddings: aritmética, interpolación, composición, clustering

✓Optimizar para producción: caching, error handling, monitoring, scaling, control de costos

✓Evaluar calidad de embeddings con golden datasets, precision@k, recall@k, MRR

✓Construir un semantic search engine completo con FAISS, query expansion y reranking

¿Para quién es?

•AI Engineers implementando semantic search o RAG que necesitan entendimiento profundo de embeddings
•Desarrolladores backend transicionando a AI que quieren skills production-ready desde el día uno
•Profesionales que usan `langchain.embeddings` pero no pueden debuggear cuando algo falla
•Equipos eligiendo modelos de embeddings que necesitan un framework de comparación objetivo
•Estudiantes del AI Engineering Path preparándose para vector databases y RAG avanzado

Requisitos

•Python básico + OOP (loops, funciones, clases)
•REST APIs y fundamentos HTTP (requests, JSON)
•Acceso a OpenAI API (o alternativa open-source)
•Conceptos vectoriales de la Guía AI Semantics (#5) — qué son vectores, similaridad coseno, concepto de semantic search
•Numpy básico (arrays, operaciones)

Contenido del curso

1Módulo 1: ¿Qué son Embeddings?8 lecciones

2Módulo 2: ¿Cómo funcionan Embeddings?8 lecciones

3Módulo 3: Modelos de Embeddings (Comparación)8 lecciones

4Módulo 4: Evaluación y Chunking Strategies8 lecciones

5Módulo 5: Distance Metrics Profundo8 lecciones

6Módulo 6: Embedding Operations8 lecciones

7Módulo 7: Production Patterns8 lecciones

8Módulo 8: Proyecto Integrador8 lecciones

Reseñas

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