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Recuperación de información

¿Qué es Recuperación de información?

La recuperación de información engloba los métodos que, en grandes colecciones de texto, encuentran los documentos o fragmentos que responden a una consulta y los ordenan por relevancia. Enfoques clásicos como BM25 ponderan los términos según su frecuencia y su rareza; los más recientes añaden similitud semántica. Es la base de los buscadores, la búsqueda empresarial y la generación aumentada por recuperación (RAG), en la que un modelo de lenguaje usa los fragmentos encontrados como fuente de su respuesta.

Cómo ayuda KI.ordo

La búsqueda en el conocimiento de KI.ordo usa BM25, una búsqueda por palabras clave que se ejecuta directamente en el servidor sin búsqueda vectorial, y los agentes citan las fuentes encontradas.

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Términos relacionados

Búsqueda documental con PLN

La búsqueda documental con PLN (procesamiento del lenguaje natural) usa técnicas lingüísticas para encontrar información en colecciones de documentos a partir de una pregunta formulada libremente. En lugar de comparar solo secuencias de palabras idénticas, estos sistemas tienen en cuenta las formas de las palabras, el peso de los términos poco frecuentes o la similitud de significado. Por ejemplo, si escribes «¿Cómo pido vacaciones?», obtienes la sección adecuada del manual de personal aunque hable de «solicitud de permiso».

búsqueda
PLN
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Generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación aumentada por recuperación combina búsqueda y generación de texto: antes de responder, el sistema busca en una colección de conocimiento, como manuales, políticas o preguntas frecuentes, los fragmentos relevantes y se los pasa al modelo de lenguaje como contexto. Así la respuesta se apoya en contenido actual y propio de la empresa, no solo en lo aprendido durante el entrenamiento. Esto reduce las afirmaciones inventadas, hace rastreables las fuentes y permite actualizar sin reentrenar.

RAG
búsqueda de conocimiento
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Reordenación de documentos

La reordenación de documentos (reranking) es un segundo paso de ordenación en sistemas de búsqueda y RAG: una primera búsqueda rápida devuelve una selección de posibles resultados, que un método más preciso pero más costoso reordena después por relevancia. A menudo lo hace un llamado cross-encoder, que evalúa conjuntamente la pregunta y el fragmento de texto. Así los fragmentos más pertinentes quedan arriba antes de que un modelo de lenguaje redacte la respuesta.

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RAG
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Búsqueda con IA

La búsqueda con IA designa métodos de búsqueda que usan IA para captar la intención de una consulta, ponderar los resultados y, a menudo, generar una respuesta resumida con fuentes en lugar de una simple lista de enlaces. Técnicamente combinan búsqueda por palabras clave, búsqueda vectorial mediante embeddings o ambas, seguidas con frecuencia de un modelo de lenguaje. Ejemplos son los motores de respuesta en la web y los buscadores internos que te ayudan a encontrar información en manuales y normativas.

Búsqueda
Conocimiento
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