Conceptos Generales de IA y Automatización

Esta página sirve como un glosario de referencia para los conceptos más comunes en el mundo de la inteligencia artificial y la automatización que aplicarás dentro de NappAI.

Almacén de Vectores

Un Almacén de Vectores (o base de datos vectorial) es un tipo de base de datos diseñada para almacenar “embeddings” (representaciones numéricas de información). Se usa junto con componentes de recuperación para crear una base de conocimiento a la que tu Agente de IA puede acceder para responder preguntas específicas.

API

Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) ofrece acceso programático a los datos y funcionalidades de un servicio. Las APIs permiten que NappAI interactúe con sistemas externos de forma automatizada.

Cadena de IA

Una “Cadena” se refiere a la conexión de múltiples componentes en una secuencia lógica dentro de un Flujo. Permite realizar operaciones de varios pasos, donde la salida de un componente se convierte en la entrada del siguiente. En NappAI, un Flujo es en esencia una cadena (o un grafo más complejo) de componentes.

Conexión a Tierra

En el contexto de RAG (Generación Aumentada por Recuperación), la “conexión a tierra” mide la precisión con la que la respuesta de un modelo se basa en la información de los documentos fuente proporcionados. Una respuesta bien “aterrizada” es fiel a la fuente, mientras que una respuesta sin conexión a tierra puede ser una “alucinación”.

Finalización

Una “Finalización” es simplemente la respuesta generada por un modelo de IA (como Gemini o GPT) después de recibir una entrada (un “prompt”).

Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

RAG es una técnica que da a los LLMs acceso a información externa y actualizada. Un sistema RAG primero “recupera” documentos relevantes de una base de conocimiento (como un Almacén de Vectores) y luego usa esa información para “generar” una respuesta precisa y contextualizada. NappAI proporciona los componentes necesarios para construir flujos RAG potentes.

Alucinación

Una “alucinación” ocurre cuando un LLM genera información que es incorrecta, inventada o que no se basa en los datos de entrada proporcionados.

Herramienta de IA

Dentro de un Agente de IA, una “Herramienta” es un recurso que el agente puede decidir usar para cumplir una tarea. Una herramienta puede ser otro componente (como una calculadora o un buscador web), una API externa o incluso otro Flujo de NappAI.

Incrustación (Embedding)

Un “Embedding” es una representación numérica de datos (texto, imágenes, etc.) en forma de vector. La IA utiliza estos vectores para entender relaciones y similitudes complejas entre diferentes piezas de información.

LangChain

LangChain es un framework de desarrollo de IA muy popular que simplifica la creación de aplicaciones con Grandes Modelos de Lenguaje. NappAI integra muchos conceptos y capacidades de LangChain para ofrecer componentes potentes y flexibles como los Agentes.

Memoria

La Memoria permite que un Agente de IA recuerde el contexto de interacciones pasadas en una conversación. Esto es crucial para mantener diálogos coherentes sin necesidad de reenviar todo el historial con cada nuevo mensaje. En NappAI, los Agentes son los componentes diseñados para utilizar memoria de forma nativa.

Modelo de Lenguaje Grande (LLM)

Un LLM es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de datos de texto para entender y generar lenguaje humano. Ejemplos de LLMs que puedes usar en NappAI son la familia de modelos Gemini de Google, GPT de OpenAI, etc.

Reclasificación

En un sistema de búsqueda o RAG, la “reclasificación” es una técnica que se usa para tomar una lista inicial de documentos recuperados y reordenarla para poner los resultados más relevantes al principio, mejorando así la calidad de la información que se le entrega al LLM.

Base64

Base64 es un método para codificar datos y convertirlos en un formato de texto plano.

• Analogía: Imagina que quieres enviar un líquido (como el agua) por correo postal. No puedes simplemente verter el agua en el sobre. Primero, tienes que meter el agua en una botella sellada (codificarla en Base64). La botella es ahora un objeto sólido que se puede enviar fácilmente. Al llegar, el destinatario abre la botella y recupera el agua.
• En NappAI: Usamos Base64 para “embotellar” archivos (que son datos binarios) y enviarlos de forma segura a través de internet y entre los componentes del flujo.

Binario (Binary)

Los datos binarios son la forma de información más fundamental que una computadora puede entender, compuesta enteramente de 1s y 0s. Cada archivo en tu computadora —un PDF, una imagen, un video— es, en su nivel más bajo, un archivo binario.

• Analogía: Si un documento de texto es la comida preparada, los datos binarios son los ingredientes crudos y exactos que la componen.
• En NappAI: Cuando un componente “procesa” un archivo, está trabajando con estos datos binarios para leer, interpretar o modificar su contenido.