Cada vez que realizamos una búsqueda en Google, se activa una arquitectura sofisticada compuesta por múltiples modelos de lenguaje, sistemas de clasificación y técnicas de recuperación. En junio de 2025, Google presentó MUVERA: un algoritmo que podría redefinir una de las partes más críticas del proceso de búsqueda.
En este artículo explicamos qué es MUVERA, cómo funciona, y por qué representa una evolución significativa frente a los métodos clásicos de recuperación de información.
Cómo funciona una búsqueda en Google
Para entender el papel de MUVERA, conviene repasar las tres etapas clave de toda búsqueda:
1. Comprensión de la consulta (Query Understanding)
En esta fase, el sistema interpreta qué quiere decir realmente el usuario, más allá de las palabras exactas que haya escrito. Google utiliza modelos como BERT para:
- Detectar la intención (informativa, transaccional, navegacional, etc.)
- Reconocer entidades clave (personas, productos, ubicaciones)
- Aplicar reformulaciones semánticas que mejoran la búsqueda
Ejemplo práctico:
Si buscas “remedio para dolor de cabeza fuerte”, Google puede interpretar que en realidad te interesa encontrar “tratamientos para migraña”, aunque no lo hayas expresado con esas palabras. Como en la película Origen (Inception), no importa solo lo que dices, sino lo que realmente quieres decir.
2. Recuperación de candidatos
En esta fase, Google busca en su índice los documentos que podrían ser relevantes. Es un momento clave: si un contenido no se recupera aquí, no pasará a la etapa de evaluación final.
Hasta ahora, los métodos más comunes eran:
- BM25: basado en la coincidencia de palabras clave
- Word embeddings: permiten detectar sinónimos y relaciones semánticas
- Dual encoders: comprimen documentos y consultas en vectores únicos
- ColBERT: modelo multivectorial de alta precisión, pero costoso a nivel computacional
Dato clave:
ColBERT ofrecía una gran precisión, pero a cambio de un rendimiento limitado. Es como tener al mejor chef cocinando solo para ti… pero con una lista de espera de tres horas. Google necesitaba algo igual de potente, pero escalable.
3. Clasificación y re-ranking
Una vez seleccionados los candidatos, Google los reordena aplicando modelos más complejos. Estos consideran:
- Calidad del contenido
- Autoridad del sitio (enlaces externos, reputación)
- Comportamiento del usuario (clics, tasa de retorno, tiempo de permanencia)
- Ubicación, tipo de dispositivo, frescura y personalización
Analogía útil:
Es como un jurado de un concurso culinario que prueba los platos finalistas. Todos han pasado la primera ronda, pero ahora toca elegir quién se lleva la estrella.
Qué es MUVERA y qué aporta
MUVERA es un algoritmo que permite utilizar representaciones multivectoriales con la velocidad de los sistemas tradicionales. Lo consigue gracias a una técnica central llamada Fixed Dimensional Encoding (FDE).
Cómo funciona FDE
En lugar de representar cada documento con múltiples vectores independientes, como hace ColBERT, MUVERA los transforma en un único vector de dimensión fija que conserva la información semántica. Esto permite utilizar estructuras de búsqueda optimizadas como MIPS para comparar vectores de forma rápida y eficiente.
Analogía explicativa:
Es como convertir una serie de escenas clave de una película en un tráiler bien montado. Aunque se reduce el tamaño, sigue transmitiendo el argumento y el tono general. Y puedes compararlo fácilmente con otros tráileres.
Diferencias clave frente a modelos anteriores
| Aspecto | Antes | Con MUVERA |
|---|---|---|
| Representación | Un vector por documento | Varios vectores comprimidos en uno |
| Latencia | Rápida | Aún más rápida gracias a MIPS |
| Precisión (recall) | Limitada en consultas complejas | Alta, incluso en búsquedas poco comunes |
Ejemplo:
Supongamos que alguien busca “portátil ligera para edición de vídeo con buena autonomía”. Un sistema clásico puede recuperar 5 o 6 resultados relevantes. MUVERA puede recuperar 17 o más, con menos ruido y mayor precisión.
¿Está MUVERA activo en Google Search?
De momento, Google no ha confirmado si MUVERA ya se utiliza en su motor de búsqueda. El artículo publicado en junio de 2025 en Google Research presenta resultados técnicos prometedores en el benchmark BEIR, pero no menciona un despliegue en producción.
Sin embargo, por su diseño y rendimiento, es razonable pensar que Google lo esté probando internamente o integrando progresivamente en productos como Gmail, Drive o incluso YouTube.
MUVERA representa una evolución importante en la recuperación de información, al combinar precisión semántica y escalabilidad en un mismo sistema. Es una solución híbrida que resuelve cuellos de botella que hasta ahora impedían el uso práctico de modelos multivectoriales a gran escala.
Aunque todavía no se ha confirmado su uso en producción, su arquitectura está alineada con las necesidades técnicas y estratégicas de Google.
En taglines
- En fase experimental, pero con alta probabilidad de integración futura
- MUVERA utiliza FDE para condensar múltiples vectores en uno solo sin perder semántica
- Permite búsquedas rápidas mediante algoritmos MIPS
- Mejora el recall en búsquedas complejas con menos candidatos
- Compatible con sistemas de escala web
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