Representaciones numéricas de alta dimensión que capturan el significado semántico de texto, imágenes u otros datos. Elementos con significado similar quedan cerca entre sí en el espacio vectorial, permitiendo búsqueda por similitud.
En AIF-C01 (Dominios 2 y 3) son la base de RAG y búsqueda semántica. Amazon Bedrock ofrece modelos de embeddings (ej. Titan Embeddings) para convertir documentos en vectores que luego se almacenan en una base de datos vectorial. En GENAI-L (Dominio 3) el equivalente es la Embeddings API de Vertex AI, usada junto con Vertex AI Vector Search para RAG.
Embeddings (vectores de incrustación) es uno de los conceptos que puede aparecer en el examen. Revisa la guía completa para verlo en contexto.