Etiquetas y filtrado

Las etiquetas ofrecen una forma potente de organizar tus documentos y crear filtros precisos para tus búsquedas vectoriales. Al combinar el filtrado por etiquetas con la búsqueda semántica, puedes recuperar exactamente el contenido que necesitas de tu base de conocimiento.

Añadir etiquetas a los documentos

Puedes añadir etiquetas personalizadas a cualquier documento de tu base de conocimiento para organizar y clasificar tu contenido y facilitar su recuperación. Abre un documento en tu base de conocimiento y usa los campos de etiquetas para asignar valores.

Gestión de etiquetas

• Etiquetas personalizadas: Crea tu propio sistema de etiquetas que se adapte a tu flujo de trabajo
• Varias etiquetas por documento: Aplica tantas etiquetas como necesites a cada documento; hay 7 espacios de etiquetas disponibles por base de conocimiento y los comparten todos los documentos de esa base de conocimiento
• Organización de etiquetas: Agrupa documentos relacionados con un etiquetado coherente

Buenas prácticas para las etiquetas

• Nomenclatura coherente: Usa nombres de etiquetas estandarizados en todos tus documentos
• Etiquetas descriptivas: Usa nombres de etiquetas claros y significativos
• Limpieza periódica: Elimina periódicamente las etiquetas que no uses o que estén obsoletas

API de búsqueda y bloques Knowledge

La API de búsqueda acepta filtros de etiquetas de documentos mediante filters, un registro de nombres y valores de etiquetas. Admite búsquedas solo por etiquetas, solo vectoriales y combinadas.

En el modo avanzado, Knowledge acepta filas tagFilters con tagName y tagValue y las convierte al mapa filters de la API. El bloque solo admite igualdad de texto; se rechazan las etiquetas desconocidas, los filtros mal formados y los operadores no compatibles. Las búsquedas solo con consulta, solo con etiquetas y combinadas utilizan los modos siguientes.

Modos de búsqueda

La API de búsqueda selecciona el modo según la consulta y los filtros proporcionados. Todos los modos devuelven fragmentos, no documentos completos. topK tiene un valor predeterminado de 10 y acepta 1-100; varios fragmentos pueden pertenecer al mismo documento. La búsqueda no enumera todos los documentos.

1. Búsqueda solo por etiquetas

Cuando solo proporcionas etiquetas (sin consulta de búsqueda):

• Recuperación limitada: Obtiene hasta topK fragmentos de documentos con las etiquetas especificadas
• Sin búsqueda vectorial: Los resultados se basan únicamente en la coincidencia de etiquetas
• Rendimiento rápido: Recuperación rápida sin procesamiento semántico
• Coincidencia exacta: Los fragmentos devueltos pertenecen a documentos que cumplen todos los filtros de etiquetas especificados

Caso de uso: Cuando necesitas un conjunto limitado de fragmentos de una categoría o proyecto específico

2. Solo búsqueda vectorial

Cuando solo proporcionas una consulta de búsqueda (sin etiquetas):

• Búsqueda semántica: Encuentra contenido basado en significado y contexto
• Base de conocimiento completa: Busca en todos los documentos
• Clasificación por relevancia: Resultados ordenados por similitud semántica
• Lenguaje natural: Usa preguntas o frases para encontrar contenido relevante

Caso de uso: Cuando necesitas el contenido más relevante independientemente de la organización

3. Filtrado combinado por etiquetas + búsqueda vectorial

Cuando proporcionas tanto etiquetas como una consulta de búsqueda:

1. Primero: Filtra documentos para incluir solo aquellos con las etiquetas especificadas
2. Luego: Realiza una búsqueda vectorial dentro de ese subconjunto filtrado
3. Resultado: Contenido semánticamente relevante solo de tus documentos etiquetados

Caso de uso: Cuando necesitas contenido relevante de una categoría o proyecto específico

Configuración de búsqueda

Filtrado por etiquetas

• Múltiples ranuras de etiquetas: Al filtrar por múltiples ranuras de etiquetas, se aplica lógica AND (todos los filtros de etiquetas especificados deben coincidir)
• OR dentro de una etiqueta: Una sola ranura de etiqueta admite lógica OR, coincidiendo con cualquiera de los múltiples valores especificados
• Sensibilidad a mayúsculas y minúsculas: La coincidencia de etiquetas no distingue entre mayúsculas y minúsculas
• Coincidencia exacta: Los valores de las etiquetas deben coincidir exactamente (sin coincidencia parcial o de subcadena)

Parámetros de búsqueda vectorial

• Complejidad de la consulta: Las preguntas en lenguaje natural funcionan mejor
• Límites de resultados: Configura cuántos fragmentos recuperar
• Umbral de relevancia: Se selecciona internamente; no hay un umbral de similitud configurable por el usuario
• Tamaño del fragmento: Se configura durante el procesamiento de documentos, no como parámetro de búsqueda

Integración con flujos de trabajo

Configuración del bloque de conocimiento

1. Seleccionar base de conocimiento: Elige qué base de conocimiento buscar
2. Elegir entradas de búsqueda: Proporciona una consulta, filtros de igualdad de texto en el modo avanzado o ambos
3. Configurar resultados: Establece el número de fragmentos que recuperar (1-100, predeterminado: 10)
4. Mapear resultados: Referencia explícitamente los fragmentos devueltos en las entradas o prompts posteriores
5. Probar búsqueda: Inspecciona los resultados antes de depender de ellos

Uso dinámico de etiquetas

• Etiquetas variables: Usa referencias del flujo en los valores de etiquetas del bloque; los clientes directos de la API envían los valores resueltos mediante filters
• Filtrado condicional: Aplica distintas etiquetas según la lógica del flujo de trabajo
• Búsqueda según el contexto: Ajusta las etiquetas según el contexto de la conversación
• Filtrado en varios pasos: Refina las búsquedas a través de los pasos del flujo de trabajo

Optimización del rendimiento

• Filtrado eficiente: El filtrado por etiquetas se realiza antes de la búsqueda vectorial para mejorar el rendimiento
• Límites de resultados: Solicita solo los fragmentos necesarios para mantener manejable el contexto posterior

Primeros pasos con las etiquetas

1. Planifica la estructura de tus etiquetas: Define convenciones de nombres coherentes
2. Empieza a etiquetar: Agrega etiquetas relevantes a tus documentos existentes
3. Prueba combinaciones: Experimenta con combinaciones de etiquetas y consultas de búsqueda
4. Integra en tus flujos de trabajo: Configura los filtros de etiquetas del bloque Knowledge y revisa los fragmentos devueltos; los clientes directos de la API usan filters
5. Refina con el tiempo: Ajusta tu enfoque de etiquetado según los resultados de búsqueda

Las etiquetas transforman tu base de conocimiento de un simple almacén de documentos en un sistema de inteligencia organizado con precisión y totalmente consultable, que tus flujos de trabajo de IA pueden recorrer con precisión quirúrgica.