Un glosario breve
Qué hacemos, en palabras sencillas
Siete ideas detrás de Flowlexi, PaveDB y el libro Inspectable Retrieval with PaveDB, explicadas para quienes gestionan empresas, no servidores. Cada una enlaza al lugar que ocupa en nuestro stack.
Búsqueda semántica
La búsqueda clásica encuentra las palabras que escribiste. La búsqueda semántica encuentra lo que quisiste decir: pregunta por «plazos de cancelación del contrato» y aparece también la cláusula que dice «cualquiera de las partes podrá rescindir en un plazo de 30 días», aunque no coincida ni una palabra.
Funciona porque el texto se compara por lo que significa, no por cómo está escrito. Para una empresa, esto cambia lo que vale una base de conocimiento: la gente encuentra respuestas redactadas de forma distinta a su pregunta; es decir, la mayoría de las respuestas.
PaveDB es un motor de búsqueda construido así — pavedb.org Volver arriba ↑
Embeddings
Un modelo de embeddings lee un texto y lo coloca como un punto en un mapa enorme, donde la distancia refleja cuánto se parecen los significados. «Política de reembolsos» y «condiciones de devolución del dinero» quedan cerca; «política de reembolsos» y «normas de estacionamiento» quedan lejos.
La búsqueda semántica se reduce entonces a esto: colocar la pregunta en el mismo mapa y mirar qué queda cerca. Qué modelo dibujó el mapa —y qué versión de ese modelo— lo decide todo en los resultados.
Consulta los modelos que ejecuta PaveDB — pavedb.org/docs Volver arriba ↑
Una base de datos vectorial inspeccionable
Una base de datos vectorial guarda esos puntos del mapa y encuentra vecinos rápido, entre millones de documentos. La mayoría las trata como un índice de caja negra: salen resultados, y eso es todo lo que se puede decir de ellos.
Una inspeccionable conserva los comprobantes: cada elemento guardado sabe de qué documento procede y qué modelo exacto lo colocó en el mapa; cada consulta puede volver a ejecutarse después y dar la misma respuesta. Cuando un resultado alimenta una decisión que alguien firma, los comprobantes son precisamente lo que importa.
La idea tiene libro propio — inspectableretrieval.com Volver arriba ↑
RAG — generación aumentada por recuperación
Los modelos de lenguaje escriben con soltura, pero responden de memoria. RAG hace que el modelo consulte primero: recupera los documentos relevantes y redacta la respuesta a partir de ellos, con citas.
El techo de calidad de un sistema RAG es su recuperación. Si no puedes auditar qué se recuperó y por qué, no puedes explicar la respuesta; por eso empezamos por el lado de la búsqueda.
Recuperación que puedes auditar — pavedb.org Volver arriba ↑
Flujos de IA declarativos y portables
La mayoría de las automatizaciones con IA son código pegamento: lógica enterrada en scripts que solo su autor sabe seguir. Un flujo declarativo enuncia los pasos en un archivo legible —recuperar, decidir, actuar—, como una receta y no como un reguero de ollas.
Un archivo legible se puede revisar, versionar y mover entre entornos. La automatización deja de ser el secreto de una persona y se convierte en un activo de la empresa.
Flymmatik ejecuta los flujos así — flowlexi.com Volver arriba ↑
Modelos self-hosted
Los modelos que leen y escriben texto —encoders y decoders— pueden ejecutarse en hardware que tú controlas, no en la API de un tercero. Tus documentos nunca salen de ahí; pagas por una máquina, no por consumo; y el comportamiento no cambia porque un proveedor haya lanzado una actualización.
La contrapartida es honesta: la máquina la operas tú. Esa es exactamente la parte que vendemos como servicio cuando prefieres no hacerlo.
Instancias gestionadas, tus claves — cloud.flowlexi.com Volver arriba ↑
La consola en la nube
Todo lo anterior, funcionando en minutos y sin contratar a nadie de infraestructura: la consola aprovisiona tu instancia de búsqueda, gestiona claves y facturación, y mantiene las versiones al día.
Las claves, los datos y la salida siguen siendo tuyos: el motor es open source y tu archivo se va contigo cuando quieras.
La forma más rápida de ver todo esto en acción es una instancia en marcha.
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