Laboratorio
Explorador de embeddings
Los embeddings convierten texto en vectores: frases con significado parecido acaban cerca en el espacio. Esta demo ejecuta un modelo real (multilingual-e5-small, cuantizado) directamente en tu navegador con transformers.js.
100% en tu navegador: nada de lo que escribas sale de tu dispositivo.
El modelo pesa ~115 MB y se descarga una sola vez (queda cacheado en el navegador). No se envía ningún dato: la inferencia ocurre en tu dispositivo.
Mapa semántico 2D (PCA)
Matriz de similitud coseno
Qué estás viendo
Cada frase se convierte en un vector de 384 dimensiones; aquí se proyecta a 2D con PCA para poder dibujarlo. Las frases sobre mascotas, finanzas y cocina deberían formar tres grupos. La matriz muestra la similitud coseno entre cada par: 1 = mismo significado, 0 = sin relación. Esta es la técnica que usa RAG para recuperar los documentos relevantes a una pregunta.