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Zona de riesgo
Borra TODO lo que salió de tratar las fuentes de este universo — objetos de conocimiento, relaciones, procedencia, fuentes ingeridas, fragmentos y sus embeddings. NO toca ningún fichero de tus carpetas de origen ni la configuración del universo: vuelve a pulsar "Ejecutar ingesta" en Aprendizaje para reconstruirlo todo desde cero.
Aprendizaje
Diagrama del proceso
Esquema teórico de todo el proceso de Aprendizaje: qué pasos hay y qué hace cada uno, da igual si ahora mismo tienes un universo seleccionado o no. Pasa el ratón por cualquier título, casilla o círculo — su descripción aparece justo debajo del diagrama. Doble clic en una tarea: abre el detalle de lo que hace paso a paso. Rueda del ratón encima del diagrama: zoom. Tirador en la esquina inferior derecha de cada tarea: cambia su tamaño — fases y carriles se reajustan solos.
Por qué hacen falta estos pasos
1. Ingesta (gratis)
Trae tus fuentes y las trocea en intervenciones (pregunta, respuesta...). Es traer la compra a la cocina y organizarla — todavía no entiende nada de lo que dice.
1b. Depurar (opcional, con coste)
Antes de cocinar, quita lo que sobra: relleno conversacional y ruido operativo sin valor duradero, conservando lo sustancial casi palabra por palabra. Es limpiar y pelar los ingredientes — suele salir a cuenta porque interpretar después cuesta menos.
2. Interpretación (con coste)
La IA lee cada intervención y saca lo que importa de verdad: conceptos, decisiones, hechos, con su tipo y su confianza — según el criterio de este universo (editable en Herramientas → Criterios). Es cocinar — convertir ingredientes crudos en algo servible. Sin este paso, Consulta no tiene ningún objeto de conocimiento que enseñarte.
3. Embeddings (coste pequeño)
Convierte cada intervención en un vector — un código de significado. Es etiquetar cada plato por su sabor, para poder pedir "algo dulce" sin leer el nombre exacto. Sin esto, "Buscar por significado" en Consulta no tiene con qué comparar.
Los tres pasos de pago (1b, 2 y 3) solo tratan las fuentes que marques como Seleccionada en "Fuentes de este universo" — o pulsa "Tratamiento completo" para encadenarlos de una vez.
Progreso del pipeline
Capturado al vuelo
Un chat como este mismo, pero dentro de Ground: lo que hables aquí se guarda solo como una fuente más de este universo, lista para ingerir cuando tú lo decidas con el botón de abajo. "Nueva conversación" cierra de verdad la conversación actual (queda fija para siempre) y empieza una nueva.
El modo "en internet" tiene coste aparte de tokens: $10 por cada 1.000 búsquedas que la IA decida hacer (con un tope bajo por mensaje).
Escuchando…
1. Cargar fuentes (ingesta)
Gratis — este paso no llama a ningún modelo.
Tratamiento completo
Encadena de una vez los tres pasos de pago de aquí abajo —depurar, interpretar, generar embeddings— para las fuentes marcadas como "Seleccionada" en Fuentes de este universo. Más simple que ir paso a paso, pero SIN progreso en vivo: el botón se queda "pensando" hasta que terminan los tres pasos, puede tardar si hay varias fuentes seleccionadas.
calculando…
El modelo de cada paso se elige en Herramientas → Modelos, no aquí.
1b. Depurar antes de segmentar
Esto llama a la IA y consume tu saldo — una llamada por fuente (más de una si una fuente es muy larga y hay que trocearla). A cambio, suele salir a cuenta: menos texto que interpretar después (verás cuántos fragmentos había antes y después de cada fuente). Se depuran de una vez TODAS las fuentes marcadas como "Seleccionada" en Fuentes de este universo. Se salta sola cualquier fuente que ya tenga algo interpretado, para no perder ese trabajo.
calculando…
El modelo se elige en Herramientas → Modelos, no aquí.
2. Interpretar fragmentos
Esto llama la API y consume tu saldo. Se interpretan de una vez TODOS los fragmentos pendientes de las fuentes marcadas como "Seleccionada" en Fuentes de este universo.
calculando…
El modelo se elige en Herramientas → Modelos, no aquí.
La casilla de vincular con lo ya existente tiene coste real ADICIONAL: una llamada a Voyage (embeddings, barata) más otra llamada a la IA por lote, igual que la de interpretar.
2b. Reprocesar fragmentos ya interpretados
Esto también llama a la API y consume tu saldo. Además, BORRA los objetos que esos fragmentos ya tenían (para no duplicarlos) y crea otros nuevos en su lugar: si habías marcado alguno de esos objetos con un estado (aceptado, cuestionado...), esa marca se pierde. Si alguno de esos objetos tenía una relación con un objeto de OTRO fragmento no tocado, esa relación también se borra.
El modelo se elige en Herramientas → Modelos (mismo proceso que "Interpretar fragmentos").
3. Generar embeddings
Se generan de una vez TODOS los embeddings pendientes de las fuentes marcadas como "Seleccionada" en Fuentes de este universo.
calculando…
Consulta
Buscar
Tipos de conocimiento
Sugerencias de tipo nuevo pendientes
Tipos de relación
Cómo se relacionan entre sí los objetos de conocimiento que detecta la IA — se ofrecen tal cual al interpretar, así que un tipo nuevo aquí ya está disponible en la siguiente interpretación, sin tocar código.
Grafo de conocimiento
Chat del grafo
Pregunta sobre lo que ya hay extraído en este universo — objetos de conocimiento y sus relaciones reales. Solo consulta: nunca crea ni edita nada. Cada mensaje tiene coste real (llama a la IA).
Síntesis
Genera un único documento a partir de las fuentes de — marcadas como Seleccionada y ya Tratada en "Fuentes de este universo" — resumido, sin perder lo sustancial, y reestructurado por tema con su propio índice. El criterio de qué conservar y cómo organizarlo se edita en Herramientas → Criterios → Síntesis. Cada vez que generas, se guarda como una versión nueva del historial — nunca se sobrescribe una anterior.
Generar nueva versión
Esto llama a la IA y consume tu saldo — una sola llamada con todas las fuentes seleccionadas y depuradas juntas (más de una si la selección no cabe y hace falta repartirla). Las que estén seleccionadas pero todavía sin depurar no entran (el resultado avisa de cuántas se quedaron fuera).
El modelo se elige en Herramientas → Modelos, no aquí.
Historial de versiones
Criterios de construcción de Conocimiento
El texto que usa la IA para decidir qué es sustancial en —, uno por cada proceso del aprendizaje. La Segmentación no tiene criterio propio: es puramente mecánica. "Restaurar" vuelve una caja al texto que trae Ground de fábrica.
Depuración de fuentes
Interpretación (objetos de conocimiento)
Generación de relaciones
Síntesis (documento final)
Modelos
Qué modelo usa — en cada llamada a la IA — uno por proceso. Económico (haiku) es bastante más barato y el recomendado para empezar; Capaz (sonnet) cuesta más, pero nota más matices (ver comparación en Herramientas → Criterios si hace falta). "Restaurar" vuelve una caja a Económico.
Depuración de fuentes
Interpretación y relaciones
También se usa para "Reprocesar fragmentos ya interpretados" — es la misma llamada de fondo.
Síntesis (documento final)
Esquema
Detalle
Editor
Cada tarjeta de abajo es un texto que aparece en algún tooltip de la app (al pasar el ratón por un título). Edita el que quieras y pulsa "Guardar todo" — se revisa que la página resultante siga bien formada antes de escribir nada; si algo falla, no se guarda ni eso ni el resto.
Un nombre editable por tabla y por columna del Esquema — así se ven en toda la app, sin tocar el nombre técnico real. Debajo de cada columna hay además una nota libre que se añade a su tooltip. El texto técnico (tipo, clave primaria/foránea, obligatoria...) se sigue generando solo.
Esto edita la PLANTILLA de la página, no la página final: los huecos como {{ desc:clave }} se rellenan solos con lo que hayas guardado en "Textos" — no los borres ni escribas texto directamente encima, se perdería en el próximo guardado desde Textos. Úsalo para cambios de estructura (un botón, una sección, un campo nuevo).