Administración de Embeddings
Estado de los Embeddings
Genera y administra los embeddings para la búsqueda semántica de libros.
Modelo de Embeddings
Modelo no inicializado
Embeddings de Libros
No hay embeddings generados
Información sobre Embeddings
Los embeddings son representaciones vectoriales del contenido de los libros.
Los embeddings permiten realizar búsquedas semánticas, encontrando libros que son conceptualmente similares a la consulta del usuario, incluso si no comparten exactamente las mismas palabras.
Proceso de generación:
- Se inicializa el modelo Universal Sentence Encoder de TensorFlow.js
- Para cada libro, se combina su título, autor, sinopsis y palabras clave
- El texto combinado se procesa para generar un vector de 512 dimensiones
- Los vectores se almacenan en localStorage para su uso en búsquedas
Consideraciones:
- La generación puede tardar varios minutos en completarse
- El modelo debe descargarse (aproximadamente 25MB) la primera vez
- Los embeddings ocupan aproximadamente 2-4 KB por libro
- La búsqueda semántica es más precisa que la búsqueda por palabras clave
- Los embeddings se almacenan localmente y no se envían a ningún servidor externo
- TensorFlow.js está optimizado para navegadores y tiene mejor compatibilidad que otras bibliotecas