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Cuando un usuario ingresa una frase como "Necesito un curso de inglés", los embeddings nos permiten entender la intención detrás de la búsqueda más allá de las palabras individuales. La tecnología de OpenAI evalúa el contexto completo de la frase para generar un vector que captura su esencia semántica. De forma similar, los cursos disponibles en la plataforma son convertidos en embeddings cuando se crean, capturando la esencia de lo que enseñan y lo que un estudiante puede aprender de ellos.

El sistema compara entonces analiza el embedding de la consulta del usuario y lo compara con los embeddings previamente generados de todos los cursos usando medidas de similitud, como la distancia coseno. Esto permite identificar qué cursos son más cercanos en significado a la consulta del usuario. Los resultados se ordenan de acuerdo con esta similitud, de mayor a menor, y se presentan al usuario.

Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente listado de cursos:

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Inglés Práctico: Dominio Fluido para la Vida Real.

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Maestría en Excel: De Básico a Avanzado.

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disponibles. Este proceso evalúa qué tan cercanos son los temas de los cursos de los que el usuario quiere aprender. Luego, organiza y muestra los cursos al usuario, empezando por aquellos que tienen mayor coincidencia en contenido y temática con la consulta realizada, asegurando así una recomendación personalizada y precisa.

Estimación de precio

A día de hoy, la tecnología de embeddings tiene un coste de $0.0001 por cada 1,000 tokens procesados. OpenAI utiliza un sistema de facturación basado en la cantidad de tokens que se utilizan para generar estos embeddings. Es importante entender que un 'token' en este contexto puede ser una palabra, una parte de ella o incluso un signo de puntuación, y no equivale directamente a un carácter. Para tener una idea precisa de cuántos tokens se están utilizando en un texto, se puede utilizar la herramienta proporcionada por OpenAI en su plataforma: https://platform.openai.com/tokenizer .

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