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Cómo realizar búsquedas de similitud vectorial con tu IA

Conecta tu IA a OpenSearch para encontrar documentos basados en su significado real. Una vez conectado, tu agente podrá consultar tus embeddings vectoriales directamente.

Pregunta a la IA sobre esta página

Respuesta rápida

¿Cómo realizo búsquedas de similitud vectorial con mi IA?

Tu IA utiliza la herramienta k-NN para comparar los embeddings vectoriales de tu consulta con los vectores almacenados en tu clúster de OpenSearch. Esto permite que tu agente encuentre documentos que comparten el mismo concepto, incluso si no usan las mismas palabras exactas. Obtendrás los resultados más relevantes basados en la similitud matemática.

Resultados de búsqueda

Dónde aterrizan tus resultados

Lo que sucede cuando tu agente consulta el clúster.

COINCIDENCIA

Coincidencias semánticas

La IA identifica documentos que son conceptualmente cercanos a tu instrucción. Obtienes resultados que respetan la intención de tus palabras.

CLASIFICACIÓN

Puntuación de similitud

La herramienta de búsqueda clasifica cada documento según su distancia respecto a tu consulta. Esto asegura que los datos más relevantes aparezcan al principio.

CONTEXTO

Recuperación de datos relevantes

Tu agente extrae los fragmentos de texto específicos necesarios para responder a tu pregunta. Esto proporciona la materia prima para que la IA la procese.

HUMANO

Revisar resultados

Tú revisas los documentos recuperados para asegurar que la similitud se ajuste a tus necesidades. La IA presenta los hallazgos, pero tú decides si son útiles.

El flujo

Lo que hace tu IA cuando llega una consulta.

La IA se encarga de todo el trabajo pesado de los cálculos vectoriales por ti.

  1. Vectorizar la consulta

    Tu agente convierte tu pregunta de texto plano en un vector de alta dimensión que el clúster puede entender.

    search

  2. Ejecutar búsqueda k-NN

    La IA envía una solicitud a OpenSearch para encontrar los vecinos más cercanos en el espacio vectorial.

    search

  3. Recuperar resultados

    La búsqueda devuelve los fragmentos de documentos más similares junto con sus puntuaciones de similitud.

    search

  4. Sintetizar respuestas

    Tu agente lee el texto recuperado para formular una respuesta coherente a tu pregunta original.

    search

Pruébalo

Copia estos ejemplos para empezar.

Usa estos prompts para activar búsquedas vectoriales de inmediato.

Puntos de partida

Reemplaza el texto entre corchetes con tus nombres de índice o temas de consulta específicos.

OpenSearch Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — OpenSearch capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "opensearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/mcp"
    }
  }
}
Copia en el chat04

  • Busca en mi índice 'customer_feedback' documentos que sean conceptualmente similares a 'insatisfacción con la velocidad de envío'.

  • Busca en el clúster 'product_manuals' información sobre el mantenimiento y la seguridad de la batería.

  • Ejecuta una búsqueda k-NN en mi índice 'legal_docs' para encontrar cláusulas relacionadas con derechos de propiedad intelectual.

  • Usando el índice vectorial 'tech_support_logs', encuentra entradas que coincidan con el concepto de 'problemas de conectividad de red'.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

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Solo necesitas proporcionar tu endpoint de OpenSearch y tus credenciales. Mantenemos tus datos de acceso cifrados para que puedas empezar a buscar de inmediato.

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FAQ

Cómo funciona la búsqueda

  • 01

    ¿Puede la IA cambiar la configuración de mi índice de OpenSearch?

    No. La IA solo tiene permiso para realizar búsquedas. No puede modificar la configuración de tu clúster ni eliminar datos.

  • 02

    ¿La IA crea nuevos embeddings vectoriales por mí?

    No. Este conector es para buscar vectores ya existentes. Debes haber generado y almacenado tus embeddings en OpenSearch previamente.

  • 03

    ¿La IA actualizará automáticamente mi índice cuando añada archivos nuevos?

    No. La IA solo busca lo que ya está en el clúster. El proceso de ingesta de datos debes gestionarlo por separado.

  • 04

    ¿Puedo usar esto para realizar búsquedas de palabras clave estándar?

    Sí, aunque la principal fortaleza de este conector es realizar búsquedas de similitud vectorial k-NN.

  • 05

    ¿Cómo sabe la IA qué índice debe buscar?

    Tú especificas el nombre del índice en tu prompt o conversación, y la IA lo utiliza para dirigirse a la parte correcta de tu clúster.

  • ¿Tienes más dudas sobre OpenSearch Vector? La página del conector tiene todas las respuestas. Ver todo lo que puede hacer el conector de OpenSearch Vector

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