RAG (Base de conocimiento)

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Qué es RAG

1. Cuando el usuario pregunta algo, Scrivot busca en tu base de conocimiento los fragmentos más relevantes
2. Esos fragmentos se inyectan como contexto en el modelo de IA
3. El modelo genera una respuesta basada en tu contenido específico

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Colecciones y documentos

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Colecciones

• FAQ Ventas
• Manual de instalación
• Políticas de la empresa

• GET /rag/collections/workspace/:workspaceId — listar colecciones
• POST /rag/collections — crear colección
• DELETE /rag/collections/:id — eliminar colección

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Documentos

• Una pregunta frecuente y su respuesta
• Un artículo de ayuda
• Una política o procedimiento
• Especificaciones técnicas de un producto

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Tipos de búsqueda

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1. Búsqueda vectorial (semántica)

POST /rag/search
Authorization: Bearer <token>

{
  "query": "¿tienen envío a regiones?",
  "collection_id": 5,
  "limit": 3,
  "format": "compact"
}

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2. Búsqueda por conversación

POST /rag/search/thread

{
  "query": "horario de atención",
  "thread_id": "abc-123"
}

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3. Búsqueda híbrida

POST /rag/search/hybrid
Authorization: Bearer <token>

{
  "query": "política de devoluciones",
  "collection_id": 5,
  "filters": {
    "category": "Soporte"
  },
  "limit": 5
}

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Integración con MCP

POST /mcp/rag-search

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Buenas prácticas