Módulo 6: Embedding Operations

Introducción al Módulo 6: Embedding Operations

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Los embeddings no solo se comparan - también se pueden sumar, restar, interpolar, y componer. Estas operaciones permiten analogías ("king - man + woman = queen"), interpolación semántica, y composición de conceptos.

En este módulo aprenderás arithmetic operations, interpolation, dimensionality reduction, embedding composition, y applications prácticas. Al final, dominarás operaciones avanzadas con embeddings.

Objetivos

  1. ✅ Arithmetic: A + B, A - B, analogías
  2. ✅ Interpolation: Blend semántico
  3. ✅ Composition: Combinar múltiples embeddings
  4. ✅ Dimensionality reduction: PCA, UMAP (visualización)
  5. ✅ Centroid: Representar clusters
  6. ✅ Outlier detection: Anomalías
  7. ✅ Applications: Query expansion, document summarization
  8. ✅ Proyecto: Semantic Explorer Tool

Roadmap

Fase 1: Operations (Cápsulas 01-04)

  • Cápsula 01: Introducción
  • Cápsula 02: Arithmetic Operations
  • Cápsula 03: Interpolation & Blending
  • Cápsula 04: Composition Strategies

Fase 2: Analysis (Cápsulas 05-07)

  • Cápsula 05: Dimensionality Reduction
  • Cápsula 06: Centroid & Clustering
  • Cápsula 07: Outlier Detection

Fase 3: Proyecto (Cápsula 08)

  • Cápsula 08: Semantic Explorer Tool

Operaciones principales

1. Addition (A + B):

emb_king = get_embedding("king")
emb_man = get_embedding("man")
emb_woman = get_embedding("woman")

# Analogía famosa
result = emb_king - emb_man + emb_woman
# Resultado cercano a embedding de "queen"

2. Interpolation:

# Blend entre dos conceptos
alpha = 0.5
emb_blend = alpha * emb_a + (1 - alpha) * emb_b
# alpha=0.5 → punto medio semántico

3. Composition:

# Combinar múltiples embeddings
emb_doc = mean([emb_sent1, emb_sent2, emb_sent3])
# Representa documento completo

Por qué operations importan

Query expansion:

# Usuario busca "Python"
query_emb = get_embedding("Python")

# Expandir con términos relacionados
related = get_embedding("programming language")
expanded_query = 0.7 * query_emb + 0.3 * related

# Retrieve con expanded query (mejor recall)

Document summarization:

# Documento largo → múltiples chunks
chunk_embs = [emb1, emb2, emb3, ..., emb10]

# Centroid = resumen semántico
doc_summary_emb = np.mean(chunk_embs, axis=0)

Balance teoría/práctica (30/70)

Teoría (30%):

  • Álgebra vectorial
  • Propiedades matemáticas
  • Interpretación semántica

Práctica (70%):

  • Código numpy
  • Applications reales
  • Proyecto explorer tool

En la siguiente cápsula

Cápsula 02: Arithmetic Operations

Aprenderás addition, subtraction, analogías (king-man+woman=queen), y código práctico.

Módulo 6 - Embeddings Deep Dive Guide Embedding Operations: más allá de la comparación

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