El estudiante podrá establecer las categorías en las que está interesado.

Búsqueda inteligente

Dada una descripción en lenguaje natural del curso que el usuario necesita, se devuelve un listado de cursos o recursos que podrían adaptarse a sus necesidades. Dicha funcionalidad se llevará a cabo con la herramienta de embeddings de OpenAI.

Embeddings de OpenAI: ¿Qué son y Cómo Funcionan?

Los embeddings de OpenAI son representaciones vectoriales de textos. Lo que hacen es convertir piezas de texto (como frases, párrafos o documentos enteros) en vectores de números que capturan la esencia semántica del texto. Esto es posible gracias a modelos de lenguaje avanzados, como GPT-3, que han sido entrenados con grandes cantidades de texto para entender y codificar significados.

Flujo de Funcionamiento

Creación y Almacenamiento de Embeddings

Cuando añades un nuevo curso o recurso a tu plataforma, transforma su descripción a un embedding con la API de OpenAI. Guarda este embedding en una base de datos vectorial, que es adecuada para manejar y buscar dentro de estos vectores.

Búsqueda de recursos por los Usuarios

Cuando un usuario haga una búsqueda, el texto que introduce se convierte también en un embedding. Se usará este vector para buscar en la base de datos vectorial y encontrar los recursos con embeddings más parecidos.

Mostrar Resultados

La base de datos devuelve los cursos que mejor coinciden con la búsqueda del usuario, y esos son los que le muestras.