#busqueda
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Roadmap
1Embeddings: texto convertido en vectores
Qué es un embedding, cómo se comparan dos vectores con similitud coseno y cómo montar una búsqueda semántica mínima sin atarte a un proveedor.
Glosario
4BM25
Función clásica de ranking por palabras clave que puntúa documentos según la frecuencia y la rareza de los términos buscados.
Búsqueda híbrida
Combinar búsqueda por palabras clave y búsqueda vectorial y fusionar sus resultados para recuperar mejor.
Recuperación contextual
Técnica de RAG que añade a cada fragmento una breve explicación de su contexto en el documento antes de indexarlo.
Reranking
Segunda fase de búsqueda que reordena los candidatos recuperados con un modelo más preciso y se queda con los mejores.
Radar
1Subagentes para buscar en paralelo
Delegar búsquedas en subagentes con contexto propio permite explorar en paralelo y devolver al orquestador solo lo esencial, a cambio de más tokens.