> ## Documentation Index
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# RAG (Base de conocimiento)

> Retrieval-Augmented Generation — alimenta tu chatbot con tu propio contenido

## Qué es RAG

**RAG** (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica que permite a Scrivot responder preguntas basándose en **tu propio contenido**, en lugar de depender solo del conocimiento general del modelo de IA.

El flujo es:

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**

***

## Colecciones y documentos

### Colecciones

Una colección es un **grupo de documentos** relacionados. Por ejemplo:

* `FAQ Ventas`
* `Manual de instalación`
* `Políticas de la empresa`

Cada chatbot puede estar vinculado a una o más colecciones.

**Endpoints:**

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

### Documentos

Un documento contiene el conocimiento que el chatbot puede consultar. Puede ser:

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

**Campos de un documento:**

| Campo           | Tipo       | Descripción                                   |
| --------------- | ---------- | --------------------------------------------- |
| `title`         | `string`   | Título o pregunta del documento               |
| `content`       | `string`   | Contenido completo (hasta 50MB por solicitud) |
| `category`      | `string`   | Categoría para filtrar                        |
| `tags`          | `string[]` | Etiquetas adicionales                         |
| `collection_id` | `number`   | Colección a la que pertenece                  |

***

## Tipos de búsqueda

### 1. Búsqueda vectorial (semántica)

Busca documentos por **similitud de significado**, no por coincidencia de palabras exactas.

```http theme={null}
POST /rag/search
Authorization: Bearer <token>

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

Formatos de respuesta disponibles:

| Formato   | Descripción                                  |
| --------- | -------------------------------------------- |
| `minimal` | Solo el contenido y puntuación de relevancia |
| `compact` | Contenido + metadatos básicos                |
| `full`    | Documento completo con todos los campos      |

### 2. Búsqueda por conversación

El widget usa este endpoint para buscar contexto sin autenticación de usuario:

```http theme={null}
POST /rag/search/thread

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

### 3. Búsqueda híbrida

Combina búsqueda vectorial con filtros de metadatos:

```http theme={null}
POST /rag/search/hybrid
Authorization: Bearer <token>

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

***

## Integración con MCP

Scrivot expone un endpoint compatible con **Model Context Protocol (MCP)**:

```http theme={null}
POST /mcp/rag-search
```

Acepta peticiones JSON-RPC 2.0, lo que permite integrar la base de conocimiento de Scrivot con agentes externos y herramientas de IA que soporten MCP.

***

## Buenas prácticas

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Escribe documentos concisos">
    Documentos más cortos y enfocados producen mejores resultados que textos largos con múltiples temas mezclados. Divide un artículo largo en varios documentos por subtema.
  </Accordion>

  <Accordion title="Usa títulos descriptivos">
    El título ayuda al sistema de búsqueda. Un título como *"Política de devolución para productos electrónicos"* es mejor que *"Devoluciones"*.
  </Accordion>

  <Accordion title="Organiza con categorías">
    Usa el campo `category` para agrupar documentos. Luego puedes filtrar búsquedas por categoría para mayor precisión.
  </Accordion>

  <Accordion title="Mantén el contenido actualizado">
    Cuando cambies precios, políticas o información del producto, actualiza los documentos correspondientes. El chatbot responderá con información desactualizada si no lo haces.
  </Accordion>
</AccordionGroup>