Dotan Horovits - Vector Search Made Simple: Getting Started with OpenSearch for AI Applications -
Durante años hemos buscado información como si Internet todavía entendiera palabras. Escribías una query, cruzabas los dedos y esperabas que el sistema adivinara qué querías decir realmente. Funcionaba… más o menos. Hasta que dejamos de buscar palabras y empezamos a buscar significado. En esta charla de Codemotion 2026, Dotan Horovits, OpenSearch Ambassador en AWS y voz clave en el ecosistema de observabilidad open source, desmonta el salto conceptual que está redefiniendo la búsqueda: pasar de la búsqueda léxica tradicional a la búsqueda vectorial basada en similitud semántica. OpenSearch, proyecto open source de la Linux Foundation, ha evolucionado de motor de búsqueda clásico a una plataforma de vector databases capaz de entender embeddings de texto, imágenes y audio. Y sí, eso cambia bastante las reglas del juego. La sesión introduce los fundamentos de las bases de datos vectoriales y cómo almacenan y procesan significado en forma de representaciones matemáticas, usando técnicas como k-nearest neighbors para encontrar similitudes en lugar de coincidencias exactas. Pero lo interesante no es la teoría, sino lo que habilita: búsqueda semántica, motores de recomendación, búsqueda visual y sistemas que empiezan a “entender” contenido en lugar de solo indexarlo. Dale al play y disfruta de la charla
