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La técnica 'Bag of Decisions' propone reinterpretar las consultas de búsqueda no como un 'bolsillo de términos', sino como un 'bolsillo de decisiones'. Este enfoque utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) para generar una serie de preguntas específicas que evalúan la relevancia de un documento pa
Dos historias paralelas ilustran lo que supone perseverar durante décadas en torno a una misma idea. La primera recorre la trayectoria del informático Stephen Robertson, cuyo trabajo en recuperación probabilista de información culminó en BM25, un algoritmo de búsqueda todavía hoy referente en el cam
Las arquitecturas de agentes basadas en LLM suelen delegar en el modelo la gestión de su propia memoria: el agente relee textos antiguos para decidir si un dato es nuevo o corrige uno previo, si dos instrucciones se contradicen o si una preferencia ha cambiado. El autor, con experiencia en infraestr
En el ecosistema de la búsqueda con IA existe la costumbre de sobredimensionar los sistemas RAG recurriendo desde el primer momento a embeddings, bases de datos vectoriales y pipelines de reordenamiento, cuando a menudo basta con una búsqueda por palabras clave bien configurada. Este artículo propon
LatticeDB es una base de datos embebida de grafos de propiedades que almacena toda la información en un único archivo local y combina, en un mismo motor y lenguaje de consulta, tres capacidades habitualmente separadas: traversal de grafos, búsqueda por similitud vectorial mediante índices HNSW y bús
LatticeDB es una base de datos de grafos embebida y de archivo único pensada para ejecutarse en local sin servidor ni configuración. Su propuesta de valor central es unificar tres capacidades —recorrido de grafos de propiedades, búsqueda por similitud vectorial (HNSW) e indexación full-text con BM25
Los modelos de embedding convierten texto, imágenes u otros datos en vectores numéricos que capturan su significado, y son la base de sistemas de búsqueda semántica, recomendación, clasificación y recuperación aumentada por generación (RAG). Antes de plantearse entrenar uno propio, conviene explotar
AletheionAGI es una capa de software que se coloca delante de cualquier modelo de lenguaje (LLM) para dotarlo de memoria persistente, evidencia autorizada y un mecanismo de bloqueo antes de que el sistema responda al usuario. La propuesta se dirige a equipos que ya usan un lector (reader) propio, al
Ratel es una biblioteca de código abierto que actúa como capa de ingeniería de contexto para agentes de inteligencia artificial. Su objetivo es doble: reducir el coste por llamada y recuperar la precisión que se pierde cuando el modelo recibe demasiadas herramientas, instrucciones y habilidades a la
Lume es un motor de búsqueda híbrido escrito en Rust, desarrollado en abierto por DeepBlueDynamics y licenciado bajo BSD-3. Se distribuye como una pequeña CLI y un servidor MCP diseñados para que cada paso de la recuperación —desde la consulta hasta la evidencia— sea inspeccionable, frente a las caj
La función 'More Like This' (MLT) permite buscar documentos similares a partir de un resultado ya seleccionado, en lugar de partir de una consulta escrita. El enfoque clásico era léxico: se extraían los términos relevantes del documento fuente y se comparaban con los de otros textos mediante técnica
HPPIE (Hyper-Personalized Patient Insights Engine) es una arquitectura de RAG clínico que incorpora el modelado de persona del paciente en la fase de recuperación, en lugar de relegarlo a un filtrado posterior. El proyecto fue desarrollado en una Global AI Hackathon, donde obtuvo el segundo puesto d
