Base de datos de archivos vectoriales
Suba sus documentos una sola vez. Consúltelos por significado, no por palabras clave. Cuando formule una pregunta, la IA encuentra y referencia las secciones exactas que importan, incluso en documentos de 100 páginas.
Esto es búsqueda semántica: el sistema entiende lo que pregunta, no solo las palabras que utiliza. Pregunte sobre «rescisión anticipada» y encontrará la cláusula de «disposiciones de cancelación». Pregunte sobre «crecimiento del mercado» y localizará las proyecciones, estén donde estén.
Vea cómo cinco modelos se basan en un contexto compartido
Cada modelo en esta demostración lee el mismo historial de conversación y hace referencia a lo que vino antes. Con la Base de datos de archivos vectoriales activa, también extraen información de sus documentos subidos: el mismo contexto compartido, basado en sus datos.
La IA sin sus documentos es una IA a medias
Usted tiene contratos, informes de investigación, especificaciones técnicas, análisis de la competencia. La IA nunca los ha visto. Así que cada pregunta requiere que pegue el «contexto relevante» y espere haber acertado con el contexto adecuado.
Peor aún: los documentos largos no caben en la ventana de pegado. Está resumiendo informes de 100 páginas en extractos de 2 páginas, perdiendo detalles y esperando haber conservado las partes correctas.
La Base de datos de archivos vectoriales cambia esto. Suba sus documentos a un proyecto. La IA ahora puede buscar y referenciar cualquier sección, en cualquier momento, sin que usted tenga que extraer el contexto manualmente.
Indexación automática para una recuperación inteligente
Suba una sola vez. El sistema se encarga de todo lo demás.
1. Fragmentación
División inteligente
Su documento se divide en secciones significativas (párrafos, capítulos, unidades lógicas), conservando el contexto dentro de cada fragmento.
2. Embedding
Captura de significado
Cada sección se convierte en una representación vectorial que captura su significado semántico, no solo palabras clave.
3. Indexación
Búsqueda rápida
Los vectores se almacenan en una base de datos optimizada para la búsqueda de similitudes. Encontrar contenido relacionado es casi instantáneo.
4. Recuperación
Contexto bajo demanda
Cuando formula una pregunta, el sistema encuentra las secciones más relevantes y las incluye en la ventana de contexto de la IA.
Busque por significado. No por palabra clave.
La búsqueda tradicional encuentra documentos que contienen sus palabras exactas. La búsqueda semántica encuentra documentos sobre lo que usted quiere decir.
Búsqueda por palabra clave
Usted busca «cláusula de rescisión» → Encuentra documentos con exactamente «cláusula de rescisión» → Omite documentos que dicen «disposiciones de cancelación», «finalización del acuerdo» o «vencimiento del contrato».
Búsqueda semántica
Usted busca «cláusula de rescisión» → Encuentra secciones sobre la finalización de contratos → Incluye «disposiciones de cancelación», «condiciones de salida anticipada», «rescisión de contrato», todo contenido semánticamente relacionado.
Preguntas que funcionan con archivos subidos
Recuperación de hechos específicos
«¿Cuál fue la cifra de ingresos en el informe del tercer trimestre?»
«¿Quién figura como contacto principal en el acuerdo de asociación?»
«¿Cuál es la fecha límite mencionada en el SOW?»
Análisis basado en documentos
«Basándose en la especificación subida, ¿cuáles son los mayores riesgos técnicos?»
«¿Nuestro contrato nos permite sublicenciar el software?»
«¿Qué suposiciones está haciendo este modelo financiero?»
Preguntas entre documentos
«¿Cómo se compara el precio de nuestra propuesta con el análisis de la competencia?»
«¿Hay algún conflicto entre la especificación técnica y el documento de requisitos?»
Funciona cuando ambos documentos están en el mismo proyecto.
Resumen
«Resuma los hallazgos clave del PDF de investigación.»
«¿Cuáles son las principales recomendaciones del informe del consultor?»
«Deme el resumen ejecutivo de este documento de 80 páginas.»
Suba lo que tenga
Informes, contratos, trabajos de investigación
Word
Documentos .docx, propuestas, especificaciones
Texto
Archivos .txt, .md, archivos de texto sin formato
Código
Archivos fuente para análisis técnico
Mejores resultados: PDF con texto real (no imágenes escaneadas). Documentos bien estructurados con encabezados. Elimine las portadas y los apéndices que no sean relevantes.
Cuando el contexto del archivo importa
Análisis de contratos
Suba el contrato. Pregunte «¿Cuáles son nuestras obligaciones si incumplimos el plazo?» o «¿Podemos rescindir anticipadamente?». La IA encuentra e interpreta las cláusulas relevantes sin que usted tenga que buscar entre páginas.
Síntesis de investigación
Suba varios informes de investigación. Pregunte «¿Qué dicen estas fuentes sobre el crecimiento del mercado en Asia?». La IA busca en todos los documentos y sintetiza los hallazgos.
Documentación técnica
Suba especificaciones, documentos de arquitectura, referencias de API. Pregunte «¿Cómo funciona el sistema de autenticación?» o «¿Cuáles son los límites de velocidad?». La IA se convierte en una experta en su pila tecnológica.
Inteligencia competitiva
Suba materiales de la competencia, informes de analistas, estudios de mercado. Construya una base de inteligencia a nivel de proyecto a la que las cinco IA puedan hacer referencia al analizar su posición en el mercado.
Dos sistemas, inteligencia complementaria
La Base de datos de archivos vectoriales gestiona sus documentos subidos: contratos, informes, especificaciones. La búsqueda semántica encuentra secciones relevantes cuando usted hace preguntas.
Knowledge Graph gestiona la inteligencia derivada de las conversaciones: entidades, decisiones, relaciones extraídas de sus chats.
Trabajan juntos. Cuando usted discute un documento en una conversación, Knowledge Graph captura las entidades y decisiones clave. El documento original permanece disponible para búsqueda en la Base de datos de archivos vectoriales. Compare ambos cuando necesite una visión completa.
Preguntas frecuentes
¿Qué tamaño pueden tener mis archivos?
Hasta 50 MB por archivo. Los archivos muy grandes (cientos de páginas) funcionan bien; el sistema de fragmentación los gestiona. Para documentos masivos, puede obtener mejores resultados con preguntas específicas sobre secciones concretas.
¿Necesito decirle a la IA qué archivo debe consultar?
Normalmente no. El sistema busca en todos los archivos de su proyecto. Pero puede ser explícito («Según el informe del tercer trimestre…») si desea anclarse a un documento específico.
¿Qué pasa si la IA no encuentra lo que busco?
Intente ser más específico o utilice términos del propio documento. «Revise la sección sobre responsabilidad» podría funcionar mejor que una pregunta general. También puede preguntar: «¿Hay algo más en el documento sobre esto?»
¿Son privados mis archivos?
Los archivos tienen un alcance de proyecto y están aislados por usuario. Están cifrados en reposo y en tránsito. Sus archivos no se utilizan para entrenar modelos. Los planes empresariales añaden controles adicionales.
¿Puedo buscar en varios proyectos?
Los archivos tienen un alcance de proyecto por defecto. Los Master Projects pueden acceder a archivos de proyectos conectados cuando necesite inteligencia entre proyectos.
Sus documentos. El contexto de su IA.
Deje de pegar extractos y de esperar haber acertado con las partes correctas. Suba una sola vez, consulte para siempre.