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Ventanas deslizantes (windowing)

¿Qué es Ventanas deslizantes (windowing)?

El windowing consiste en dividir datos largos en secciones («ventanas») de longitud fija que a menudo se solapan. En aplicaciones de IA sirve para trocear documentos largos en partes que se pueden buscar: el solapamiento evita que una frase situada en el límite entre dos secciones pierda su contexto. Las ventanas deslizantes también se usan con series temporales y señales de audio para analizar los datos fragmento a fragmento.

Cómo ayuda KI.ordo

KI.ordo divide el conocimiento guardado en secciones solapadas para que la búsqueda encuentre los pasajes relevantes junto con su contexto.

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Términos relacionados

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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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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Pipeline de recuperación

Un pipeline de recuperación (retrieval pipeline) es la secuencia de pasos con la que un sistema encuentra la información adecuada para una pregunta. Suele incluir: importar y limpiar documentos, dividirlos en fragmentos, crear un índice de búsqueda, reformular la consulta si hace falta, buscar coincidencias, ordenarlas (reranking) y pasar las mejores al modelo de lenguaje. Es la base de cualquier aplicación RAG, y su calidad determina en gran medida lo buenas que serán las respuestas.

RAG
búsqueda
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