El análisis semántico vectorial es una piedra angular de las aplicaciones modernas de IA, permitiendo la búsqueda semántica, sistemas de recomendación y recuperación de bases de conocimiento. Este artículo explora cómo implementarlo en .NET, cubriendo conceptos clave como embeddings, normalización, producto punto y similitud de coseno. El autor comparte experiencias del mundo real usando bibliotecas como LLamaSharp y aborda problemas comunes como coincidencias inexactas. Para desarrolladores .NET que construyen agentes de IA o plataformas de plugins, esta guía ofrece soluciones prácticas para integrar la comprensión semántica basada en vectores.
Una inmersión profunda en embeddings vectoriales, normalización y algoritmos de similitud en .NET para aplicaciones de IA como bases de conocimiento.