Tecnología / IA / Datos
Diseño e implementación de sistemas de búsqueda semántica basados en embeddings, combinados con procesos de enriquecimiento de contenidos mediante IA para catálogos de productos y bases de datos empresariales.
Catálogos extensos o bases documentales con descripciones pobres y motores de búsqueda basados únicamente en texto.
Situación inicial: resultados ruidosos, dificultad para encontrar contenidos relacionados y mala experiencia en búsquedas exploratorias.
Implementación de motores de búsqueda semántica basados en embeddings vectoriales y bases de datos relacionales.
Se diseñan procesos de enriquecimiento de contenidos mediante IA (texto e imagen) para generar metadatos semánticos consistentes.
El sistema combina detección de referencias exactas con búsqueda por similitud y permite ampliar resultados cuando el asistente alcanza su límite de respuestas.
Mejora significativa en la relevancia de las búsquedas y en la calidad de los contenidos.
Permite localizar productos, documentos o categorías completas aunque el usuario no utilice la terminología exacta.
La solución queda preparada para futuras evoluciones del buscador o del asistente conversacional.