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Búsqueda con IA

¿Qué es 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.

Cómo ayuda KI.ordo

KI.ordo busca en el conocimiento almacenado con la búsqueda por palabras clave BM25 directamente en el servidor y no utiliza búsqueda vectorial ni embeddings.

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Términos relacionados

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.

Búsqueda
BM25
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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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Vector de embedding

Un vector de embedding (incrustación) es una lista de números que representa el significado de una palabra, frase o documento de forma que los textos de contenido parecido quedan cerca. Así se puede reconocer, por ejemplo, que «baja» y «terminar el contrato» están relacionados aunque no compartan palabras. Los embeddings son la base de muchos sistemas de búsqueda semántica, servicios de recomendación y aplicaciones RAG; los calculan modelos entrenados para ello.

vector
búsqueda semántica
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Generative Engine Optimization (GEO)

La Generative Engine Optimization (GEO) reúne las medidas que ayudan a que tus contenidos aparezcan, y se citen como fuente, en las respuestas de buscadores con IA como ChatGPT, Perplexity o los resúmenes de IA de los buscadores. El término procede de un artículo de investigación de 2023. Cuentan las respuestas claras y fáciles de citar, una buena estructura, datos con respaldo, información actualizada y autores identificables. La GEO complementa el SEO clásico, no lo sustituye.

Búsqueda con IA
SEO
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