=== MakerAI -- Capitulo 21: Embeddings: El lenguaje de los vectores ===

  Modelos locales (Ollama, sin internet, sin API key):
    snowflake-arctic-embed   [1024 dims, BERT,   334M params]
    mxbai-embed-large        [1024 dims, BERT,   334M params]
    embeddinggemma           [ 768 dims, Gemma3, 308M params]

  Nota: cada CreateEmbedding hace una llamada HTTP a localhost:11434.
  En produccion los embeddings del corpus se precalculan y persisten.

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  Demo 1 -- Similitud coseno: frases cercanas y lejanas
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  Modelo : snowflake-arctic-embed  [1024 dims]
  Query  : "Como se programa una aplicacion en Delphi"

  Calculando embeddings... OK  (1024 dims x 6 frases)

  Ranking de similitud  (1.0 = identico, 0.0 = sin relacion):
  ============================================================
  #1  0.914  [##################..]  Delphi es un lenguaje de programacion orie
  #2  0.777  [################....]  El cafe es la bebida favorita de los progr
  #3  0.773  [###############.....]  La inteligencia artificial transforma la f
  #4  0.765  [###############.....]  RAD Studio permite compilar aplicaciones p
  #5  0.764  [###############.....]  Los componentes FMX facilitan el diseno de
  #6  0.657  [#############.......]  La temperatura media en la superficie de M
  ============================================================

-> Nota: la query no comparte palabras con la frase #3 (FMX),
   pero el modelo detecta que ambas hablan de programar en Delphi.
   Cafe y Marte obtienen scores bajos: temas sin relacion semantica.

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  Demo 2 -- Busqueda semantica con FindTopK
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  Modelo : snowflake-arctic-embed  [1024 dims]
  Corpus : 15 frases  |  Top-K = 3

  Indexando corpus... OK  (15 embeddings listos)

  [Q1] "componentes visuales para interfaces de usuario"
       #1  0.833  TChatList y TChatInput son componentes FMX de MakerAI
       #2  0.833  Los embeddings convierten texto en vectores numericos
       #3  0.818  Ollama ejecuta modelos de lenguaje de forma local sin c

  [Q2] "modelos locales sin necesidad de internet ni API key"
       #1  0.822  Ollama ejecuta modelos de lenguaje de forma local sin c
       #2  0.815  Los embeddings convierten texto en vectores numericos
       #3  0.797  El protocolo MCP conecta servidores de herramientas a m

  [Q3] "busqueda y recuperacion de informacion semantica"
       #1  0.870  RAG combina busqueda semantica con generacion de texto
       #2  0.841  La base de datos vectorial almacena embeddings para bus
       #3  0.835  Los embeddings convierten texto en vectores numericos

-> Patron RAG: el corpus se indexa UNA vez, se consulta N veces.
   En produccion los embeddings viven en una base de datos vectorial
   (cap. 22-23). FindTopK es el motor de busqueda semantica.

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  Demo 3 -- Los tres modelos cara a cara
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  Query : "procesamiento de lenguaje natural con redes neuronales"
  Corpus: 8 frases  |  Top-3 por modelo

  snowflake-arctic-embed          (1024d)
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  #1  0.912  El procesamiento de lenguaje natural analiza y compr
  #2  0.866  Las redes neuronales aprenden patrones a partir de g
  #3  0.795  GPT, Claude y Gemini son modelos de lenguaje de gran

  mxbai-embed-large               (1024d)
  -------------------------------------------------------
  #1  0.856  Las redes neuronales aprenden patrones a partir de g
  #2  0.838  El procesamiento de lenguaje natural analiza y compr
  #3  0.615  GPT, Claude y Gemini son modelos de lenguaje de gran

  embeddinggemma                  ( 768d)
  -------------------------------------------------------
  #1  0.707  El procesamiento de lenguaje natural analiza y compr
  #2  0.507  Las redes neuronales aprenden patrones a partir de g
  #3  0.418  Los transformers son la arquitectura base de los LLM

-> Los tres modelos suelen coincidir en el ORDEN semantico,
   pero sus scores absolutos difieren (BERT-1024 vs Gemma-768).
   Para comparar entre modelos siempre usar ranking relativo,
   nunca el valor de score como umbral absoluto.

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  Demos completados.
  Ver cap21-embeddings.md para la documentacion completa.
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