AI Server. Encontrar embeddings#
El bloque permite:
- encontrar en la base de conocimientos las filas más similares según una consulta de embedding[^1],
- devolver una lista de ellas, ordenada de mayor a menor similitud.
La base de conocimientos se puede llenar con los bloques "AI Server. Agregar documento" y "AI Server. Agregar chunks".
| Consulta de búsqueda | [Texto] Texto que se debe encontrar. |
| Número de resultados | [Número] Cantidad de resultados en la respuesta. |
| Lista de GUID/Rutas a archivos | [Lista] Lista de GUID de archivos o rutas donde se debe realizar la búsqueda. Por ejemplo, La ruta al archivo debe contener el nombre del archivo y la extensión. |
| Lista de GUID/Rutas a carpetas | [Lista] Lista de GUID o rutas de carpetas donde se debe realizar la búsqueda. Por ejemplo, |
| Incluir subcarpetas | Si se incluye, se tendrán en cuenta las subcarpetas. |
| Tiempo de espera | [Número] Tiempo máximo de espera para la respuesta en segundos. |
| Resultado | [Lista de objetos] Lista de objetos ChunkItem. Propiedades disponibles:
|
| Nivel de procesamiento | Selección del nivel de manejo de errores. Valores posibles:
Si se selecciona el valor "Default", se utilizará el valor del bloque "Inicio" de este diagrama. |
| Nivel de mensajes | Selección del nivel de mensajes que los bloques mostrarán durante su funcionamiento. Valores posibles:
Si se selecciona el valor "Default", se utilizará el valor del bloque "Inicio" de este diagrama. |
| Texto de error | [Texto] Devuelve información detallada sobre el error en caso de que el bloque no se ejecute correctamente. |
[^1]: Un embedding es un vector (conjunto de números) que caracteriza el significado asociado con el texto de entrada proporcionado. Las palabras o frases con significados similares tendrán embeddings con una distancia coseno mínima. Los embeddings también pueden utilizarse para buscar las palabras, filas o párrafos más cercanos en significado en bases de datos de documentos.