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Un embedding vectorial es una lista de números reales que representa el significado semántico de un texto, imagen o cualquier otro dato. Dos frases con el mismo sentido producen vectores cercanos; dos sin relación, vectores lejanos. Sobre ese principio funcionan la búsqueda semántica, el RAG y los sistemas de recomendación modernos.
Un año después de que GraphRAG saliera de laboratorio, queda una estadística clara: funciona donde la información corporativa tiene relaciones densas, falla donde solo hay documentos sueltos. Patrones, costes y decisiones de arquitectura que han sobrevivido.
Cohere Embed v3 es un modelo de embeddings que distingue queries de documentos con el parámetro input_type y valora la calidad intrínseca del texto, con soporte multilingüe para más de 100 idiomas en 1024 dimensiones. Cuesta 0,10 dólares por millón de tokens, frente a 0,02 de OpenAI, y rinde mejor en RAG multilingüe.
Un embedding de texto es un vector numérico que codifica el significado de una palabra o frase, de forma que fragmentos semánticamente parecidos generan vectores cercanos por distancia coseno. Los modelos más usados en producción son OpenAI ada-002, Sentence Transformers y BGE, y sirven sobre todo para búsqueda semántica, sistemas RAG y clasificación de texto sin entrenar un clasificador.
Qdrant es la opción cuando priorizas control total y rendimiento en autoalojamiento; Pinecone gana si buscas SaaS totalmente gestionado sin operaciones; Weaviate destaca cuando necesitas embeddings nativos y búsqueda híbrida integrados en el mismo pipeline. Esta comparativa detalla arquitectura, cuantización, filtrado y casos de uso RAG para decidir según presupuesto y necesidad de control.
