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Embeddings Deep Dive Guide

64

Lecciones

8

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
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