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layout: default
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# Qdrant - Búsqueda con score
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```typescript
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// Búsqueda con puntuación de similitud
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const resultsWithScore = await vectorStore.similaritySearchWithScore(
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"embeddings y vectores",
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3
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);
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resultsWithScore.forEach(([doc, score], i) => {
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console.log(`${i + 1}. Score: ${score.toFixed(3)}`);
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console.log(` ${doc.pageContent}`);
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});
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```
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<v-click>
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### Salida ejemplo
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```
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1. Score: 0.892
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Los embeddings capturan el significado del texto
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2. Score: 0.745
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RAG combina búsqueda con generación de texto
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3. Score: 0.621
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LangChain es un framework para aplicaciones con LLMs
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```
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</v-click>
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