# Glosario

Este glosario proporciona definiciones para términos y conceptos clave utilizados en toda la documentación de Rememberizer. Úsalo como referencia cuando encuentres terminología desconocida.

> **Nota**: Este glosario representa la terminología estandarizada para Rememberizer. Aunque puedes encontrar ligeras variaciones en la documentación, los términos y definiciones proporcionados aquí deben considerarse la referencia canónica.

## A

**API Key**: Un token de autenticación seguro utilizado para acceder a los puntos finales de la API de Rememberizer de manera programática. Las claves API se utilizan principalmente para el acceso al almacenamiento de vectores y la integración de conocimiento común.

**Authorized Request Origin**: Una configuración de seguridad que especifica qué dominios pueden realizar solicitudes API a Rememberizer, limitando los posibles ataques de falsificación de solicitudes entre sitios.

## B

**Operaciones por Lotes**: Procesamiento de múltiples elementos (búsquedas, cargas, etc.) en una sola solicitud para mejorar la eficiencia. Rememberizer admite operaciones por lotes para cargas de trabajo de alto volumen.

**Tamaño del Lote**: El número de elementos procesados juntos durante operaciones como migración, búsqueda o ingestión de documentos, que afecta el rendimiento y el uso de recursos.

## C

**Chunking**: El proceso de dividir documentos en piezas de tamaño óptimo (típicamente de 512 a 2048 bytes) con límites superpuestos para preservar el contexto durante las búsquedas vectoriales.

**Client ID**: Un identificador público emitido a aplicaciones de terceros que permite la autorización OAuth2 con Rememberizer.

**Client Secret**: Una clave privada emitida con un Client ID que debe mantenerse segura y se utiliza para autenticar la aplicación durante los flujos OAuth2.

**Collection-based Organization**: La forma en que se organizan los almacenes vectoriales en Rememberizer, con cada almacén teniendo su propia colección aislada para la gestión de datos.

**Common Knowledge**: Información publicada por los usuarios que puede ser accedida por otros usuarios o aplicaciones, creando un recurso de conocimiento compartido. El Conocimiento Común se basa en un Memento y puede ser accedido a través de la API. También se refiere a veces como "Conocimiento Compartido" en la interfaz de usuario.

**Context Windows**: El contenido circundante incluido con los fragmentos coincidentes en los resultados de búsqueda, controlado por los parámetros `prev_chunks` y `next_chunks`.

**Cosine Similarity**: Una medida de similitud entre vectores calculada al encontrar el coseno del ángulo entre ellos, utilizada como la métrica de búsqueda predeterminada en Rememberizer.

## E

**Modelo de Embedding**: Un modelo de IA que genera embeddings vectoriales a partir de texto. Rememberizer admite varios modelos de embedding, incluidos text-embedding-3-large y text-embedding-3-small de OpenAI.

**Patrones de Integración Empresarial**: Enfoques estandarizados para implementar Rememberizer en entornos empresariales a gran escala, incluidos diseños arquitectónicos para seguridad, escalabilidad y cumplimiento.

## G

**Configuraciones Globales**: Configuraciones a nivel del sistema para controlar los permisos y comportamientos predeterminados en todas las aplicaciones conectadas en Rememberizer.

## H

**HNSW (Mundo Pequeño Navegable Jerárquico)**: Un algoritmo de indexación que ofrece mejor precisión para grandes conjuntos de datos a costa de mayores requisitos de memoria, disponible como una opción de indexación en los Almacenes de Vectores de Rememberizer.

## I

**Algoritmo de Indexación**: El método utilizado para organizar vectores para una recuperación eficiente. Rememberizer soporta los algoritmos IVFFLAT (predeterminado) y HNSW.

**IVFFLAT**: Un algoritmo de indexación que proporciona un buen equilibrio entre velocidad de búsqueda y precisión para bases de datos vectoriales, utilizado como predeterminado en Rememberizer.

## K

**Fuente de Datos**: Los diversos orígenes de datos en Rememberizer, incluidas las integraciones con plataformas como Google Drive, Slack, Dropbox y Gmail. También se conoce como "Fuente de Conocimiento" o "Integración" en algunos contextos.

## L

**Integración de LangChain**: Funcionalidad que permite que Rememberizer se utilice como un recuperador en aplicaciones de LangChain, apoyando sistemas de RAG (Generación Aumentada por Recuperación).

## M

**Memento**: Un mecanismo de filtrado que controla qué conocimiento se comparte con aplicaciones de terceros, permitiendo a los usuarios compartir selectivamente archivos, documentos o grupos de contenido específicos. A veces se refiere como "Filtro Memento" en la interfaz de usuario.

**Integración de Memoria**: Una función que permite a las aplicaciones almacenar información valiosa en Rememberizer para su recuperación posterior, con permisos de lectura/escritura configurables. También se refiere como "Memoria Compartida" en algunos contextos.

## O

**Autenticación OAuth2**: El protocolo de autorización estándar utilizado para que aplicaciones de terceros accedan a los datos de Rememberizer con el consentimiento del usuario, proporcionando acceso delegado seguro. A veces se abrevia como "OAuth" en la documentación.

## R

**RAG (Generación Aumentada por Recuperación)**: Una técnica que combina sistemas de recuperación (como Rememberizer) con modelos generativos para proporcionar respuestas más precisas y fundamentadas basadas en conocimientos específicos.

**Leer Propio/Escribir Propio**: Un nivel de permiso donde las aplicaciones solo pueden acceder y modificar sus propios datos de memoria en Rememberizer.

**Leer Todo/Escribir Propio**: Un nivel de permiso donde las aplicaciones pueden leer datos de memoria de todas las aplicaciones, pero solo pueden modificar sus propios datos de memoria.

**Reindexación**: El proceso de reconstruir índices vectoriales después de cambios significativos para mejorar el rendimiento de búsqueda en los Almacenes Vectoriales de Rememberizer.

**RememberizerRetriever**: La clase de recuperador específica de LangChain que se conecta con las capacidades de búsqueda semántica de Rememberizer.

**Rememberizer GPT**: Una aplicación GPT personalizada que se integra con la API de Rememberizer para proporcionar acceso a conocimientos personales dentro de ChatGPT.

**Rememberizer Vector Store**: Un servicio de base de datos vectorial basado en PostgreSQL con la extensión pgvector que maneja la segmentación, vectorización y almacenamiento de datos de texto. Los términos "Almacén Vectorial" y "Base de Datos Vectorial" se utilizan indistintamente en la documentación de Rememberizer, siendo "Almacén Vectorial" el término preferido.

## S

**Métrica de Búsqueda**: El método matemático utilizado para calcular la similitud entre vectores. Rememberizer soporta similitud coseno (por defecto), producto interno y distancia L2 (Euclidiana). Los términos "distancia", "similitud" y "coincidencia" a veces se utilizan indistintamente para referirse a cuán estrechamente se relacionan los vectores entre sí.

**Búsqueda Semántica**: Funcionalidad de búsqueda que encuentra contenido basado en el significado en lugar de solo en palabras clave, permitiendo resultados conceptualmente relacionados incluso cuando la terminología difiere.

**Memoria Compartida**: Un sistema que permite a aplicaciones de terceros almacenar y acceder a datos en la cuenta de Rememberizer de un usuario, proporcionando persistencia a través de múltiples aplicaciones.

## V

**Base de Datos Vectorial**: Una base de datos especializada optimizada para almacenar y recuperar incrustaciones vectoriales de manera eficiente, lo que permite capacidades de búsqueda semántica.

**Dimensión Vectorial**: El tamaño de las incrustaciones vectoriales (típicamente de 768 a 1536 números), que afecta el detalle y la matiz capturados en la representación semántica.

**Incrustaciones Vectoriales**: Representaciones numéricas (listas de varios cientos de números) que capturan el significado semántico del texto, permitiendo comparaciones de similitud más allá de la coincidencia de palabras clave. A menudo se les llama simplemente "Incrustaciones" en contextos técnicos.

## Convenciones de Encabezado de API

Al utilizar las API de Rememberizer, se deben seguir las siguientes convenciones de encabezado:

* **Encabezado de Autorización**: `Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN`
* **Encabezado de Clave de API**: `X-API-Key: YOUR_API_KEY` (en mayúsculas como se muestra)
* **Encabezado de Tipo de Contenido**: `Content-Type: application/json`

## Recursos Relacionados

Para explicaciones más detalladas de conceptos clave:

* [¿Qué son los Embeddings Vectoriales y las Bases de Datos Vectoriales?](https://docs.rememberizer.ai/es/background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases) - Explicación detallada de la tecnología detrás de Rememberizer
* [Almacenes Vectoriales](https://docs.rememberizer.ai/es/recursos-para-desarrolladores/integration-options/vector-stores) - Detalles de implementación técnica de la base de datos vectorial de Rememberizer
* [Acceso al Filtro de Mementos](https://docs.rememberizer.ai/es/uso-personal/personal/mementos-filter-access) - Cómo controlar el acceso a tu conocimiento