Vectara

Vectara guarda documentos en un corpus de Vectara y busca en él por significado.

Una base de datos vectorial guarda textos de forma que se pueden buscar por su significado, no solo por palabras exactas. Así, un agente puede encontrar el párrafo de un manual que responde a una pregunta aunque esté escrito con otras palabras.

Cuándo usarlo

• Ya usas Vectara y quieres que tus flujos guarden y busquen en tu corpus.
• Quieres que la búsqueda la haga un servicio especializado.

Configuración

El campo Operation decide qué hace el componente, y según lo que elijas cambian los campos y las salidas:

• Add (por defecto): guarda en la base los documentos que recibe en Ingest Data.
• Search: busca los documentos más parecidos al texto de Search Query.
• Retriever: ofrece la base como buscador para que la use otro componente, por ejemplo un agente o una cadena de preguntas y respuestas.

Necesitas una credencial Vectara API con el identificador de cliente, el del corpus y la clave de Vectara. Consulta Credenciales.

Campo	Qué hace
Credential (obligatorio)	La credencial Vectara API con los datos de conexión.
Operation	Qué hace el componente: Add, Search o Retriever.
Ingest Data (obligatorio)	Con Add. Los documentos que se guardan, normalmente los que salen de un divisor de textos o de un cargador de archivos.
Search Query	Con Search. El texto que se busca. Si lo dejas vacío no se devuelve nada.
Embedding	El conector donde enchufas el componente que convierte los textos en números para compararlos por significado, como OpenAI Embeddings. Usa siempre el mismo para guardar y para buscar.

Opciones avanzadas

Campo	Qué hace
Number Of Results	Cuántos documentos devuelve cada búsqueda. Por defecto, 4.

Resultado

Las salidas dependen de Operation:

• Results: con Add y Search. Con Search, la lista de documentos encontrados, que puedes pasar a un prompt o a un agente.
• Vector Store: con Add. La base de datos, para conectarla a componentes que trabajan con una base vectorial.
• Retriever: con Retriever. El buscador, para conectarlo a componentes que piden un buscador.

En modo herramienta, un agente puede usar el componente para buscar por sí mismo. Consulta Tool Mode.

Ejemplo

Una editorial guarda sus libros técnicos en Vectara.

1. Añade Vectara con Operation en Search y la credencial Vectara API.
2. Escribe la pregunta en Search Query o ponlo en modo herramienta para un agente.

Componentes relacionados

• Vectara RAG: busca en Vectara y devuelve directamente una respuesta resumida.
• Recursive Character Text Splitter: corta los documentos en trozos antes de guardarlos.
• OpenAI Embeddings: convierte los textos para buscarlos por significado.