Entamy VecSearch: encuentra documentos por su significado, aunque las palabras sean otras
Búsqueda semántica, por palabras o híbrida en especificaciones, informes y objetivos. D1 sigue siendo la referencia; una pregunta breve lleva al conocimiento necesario y a su fundamento.
Aunque no recuerdes la palabra exacta, si el significado se parece, llegarás. Entamy VecSearch es un buscador de documentos que permite buscar entre las especificaciones, informes y objetivos acumulados en la plataforma de gestión de Entamy no solo por coincidencia de palabras, sino también por «cercanía de significado». Con una pregunta breve te acerca, dentro de especificaciones extensas, a la decisión o el fundamento que necesitas ahora.
Aunque las palabras sean otras, te acerca a la respuesta#
La forma en que está escrito un documento y la que imagina quien busca no siempre coinciden. VecSearch convierte los textos en coordenadas de significado y ordena los documentos más cercanos a la pregunta. Reduce el tiempo que pasas reformulando búsquedas para saber «dónde estaba aquella especificación».
Tres búsquedas, una sola entrada#
- Búsqueda semántica: encuentra especificaciones de contenido similar aunque la expresión no coincida
- Coincidencia de palabras: encuentra términos exactos como nombres de producto, nombres de API o códigos de error
- Búsqueda híbrida: combina cercanía de significado y coincidencia de palabras para lograr amplitud y precisión a la vez
Puedes filtrar por producto, por tipo (especificación, informe u objetivo) y por alcance (título o texto). Tanto si busca una persona desde el panel de administración como si lo hace una IA o un servicio externo por la API, todos usan la misma entrada de búsqueda.
La fuente es D1. Los vectores son un índice que se puede regenerar#
Para hacer la búsqueda más cómoda, VecSearch no traslada los documentos de referencia a otro lugar. Títulos, textos y versiones siguen en D1; en Vectorize solo se guardan el ID del documento, la versión, la posición del fragmento y el embedding. El texto en sí no se almacena en los metadatos de los vectores.
Las altas, cambios y bajas de documentos se cotejan periódicamente, de modo que las diferencias se detectan aunque se pierda una notificación. Si el índice tiene problemas, puede reconstruirse por completo a partir de la última versión en D1.
La búsqueda sigue, la cuota queda protegida#
El uso de Workers AI y Vectorize se hace visible y, al alcanzar el margen de seguridad configurado, se pueden pausar solo las altas y actualizaciones de la indexación periódica. Las búsquedas de personas o por API y la actualización de especificaciones en D1 no se detienen. También admite reanudar automáticamente cuando al día siguiente se recupera la cuota.
El conocimiento de Entamy, en una forma útil#
Las especificaciones no aportan valor solo por estar guardadas. Solo cuando se encuentran en el momento preciso y se puede volver al texto que las fundamenta se convierten en la base común del desarrollo, la operación y la IA. VecSearch es la capa de búsqueda para llegar, desde una pregunta, a las decisiones y el conocimiento repartidos por la plataforma Entamy.
| Métodos de búsqueda | Semántica, coincidencia de palabras, híbrida |
|---|---|
| Ámbito | Especificaciones, informes, objetivos |
| Fuente de referencia | D1 (última versión e historial de versiones) |
| Índice regenerable | Cloudflare Vectorize |
| Vectores semánticos | Workers AI / bge-m3, 1024 dimensiones |
| Conexión | API autenticada desde Entamy Admin / Service Binding |
