AWS Certified AI Practitioner
Tokens, chunking y embeddings
Sigue un documento desde el texto crudo hasta un índice vectorial consultable: cómo el texto se vuelve tokens, por qué los documentos largos se parten en chunks y cómo los embeddings convierten el significado en números comparables.
Principiante 20 minutos 4 Objetivos de aprendizaje
- Definir qué es un token y explicar por qué un token no es lo mismo que una palabra
- Explicar por qué se aplica chunking a los documentos y comparar las estrategias que admite Amazon Bedrock
- Describir qué es un embedding y cómo la similitud entre vectores encuentra contenido relacionado
- Trazar un documento a través del pipeline de chunking, embedding e indexado que sostiene la recuperación