Skip to content
This page has been auto-translated and may contain errors.View in English

Embeddings y Bases de Datos Vectoriales

El módulo te enseña a crear embeddings de OpenAI, almacenarlos en una base de datos vectorial de Supabase y encontrar texto relevante con búsqueda de similitud. Las lecciones construyen un chatbot en el navegador basado en esa base de datos, y ejecutar el chatbot localmente significa agregar dos paquetes que la descarga no incluye y reconectar el proyecto de Vite a tu base de datos con el tipo correcto de clave de Supabase.

Estas páginas acompañan el módulo de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales de la ruta de AI Engineer de Scrimba. No reemplazan las lecciones; contienen los detalles de configuración que cambian más rápido que lo que se puede grabar, para que se corrijan aquí en lugar de volver a grabar.

Las páginas

Ejecutar Embeddings y Bases de Datos Vectoriales localmente es para cuando has descargado el proyecto del chatbot del menú de lecciones y quieres ejecutarlo en tu propia máquina. Cubre qué instalar primero, cómo instalar los paquetes faltantes y conectar el chatbot a OpenAI y Supabase con una clave segura para el navegador, y los errores más comunes que encuentran los estudiantes en el camino.

Se agregarán más páginas para este módulo conforme se escriban.

¿Buscas un curso diferente?

Ejecutar un proyecto de curso de IA localmente lista todos los cursos y proyectos que tienen una guía de configuración.

Toma Learn RAG en ScrimbaConstruye un chatbot en embeddings y una lección de base de datos vectorial por lección en el curso Learn RAG de Scrimba.