Documentación Lista para Rememberizer LLM
Generado el 2024-11-14 19:05:59 PST. Disponible como contenido en bruto en rememberizer-llm-ready-documentation.md.
Este documento proporciona una referencia completa y consolidada de la documentación de Rememberizer, optimizada para el consumo por modelos de lenguaje grande (LLM). Combina varias fuentes de documentación en un solo formato de fácil acceso, facilitando la recuperación y procesamiento eficiente de información por sistemas de IA.
==> SUMMARY.md <==
# Tabla de contenido
* [¿Por qué Rememberizer?](README.md)
* [Antecedentes](background/README.md)
* [¿Qué son los Embeddings Vectoriales y las Bases de Datos Vectoriales?](background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases.md)
* [Personal](personal/README.md)
* [Integración de Rememberizer con Slack](personal/rememberizer-slack-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Dropbox](personal/rememberizer-dropbox-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Google Drive](personal/rememberizer-google-drive-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Gmail](personal/rememberizer-gmail-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Memory](personal/rememberizer-memory-integration.md)
* [Aplicación Rememberizer](personal/rememberizer-app.md)
* [Acceso al Filtro de Mementos](personal/mementos-filter-access.md)
* [Gestionar aplicaciones de terceros](personal/manage-third-party-apps.md)
* [Conocimiento común](personal/common-knowledge.md)
* [Buscar tu conocimiento](personal/search-your-knowledge.md)
* [Gestionar tu conocimiento embebido](personal/manage-your-embedded-knowledge.md)
* [Desarrollador](developer/README.md)
* [Registro de aplicaciones Rememberizer](developer/registering-rememberizer-apps.md)
* [Autorización de aplicaciones Rememberizer](developer/authorizing-rememberizer-apps.md)
* [Creando un Rememberizer GPT](developer/creating-a-rememberizer-gpt.md)
* [Hablar con Slack la Aplicación Web de Ejemplo](developer/talk-to-slack-the-sample-web-app.md)
* [Registro y uso de Claves API](developer/registering-and-using-api-keys.md)
* [Integración de LangChain](developer/langchain-integration.md)
* [Almacenes Vectoriales](developer/vector-stores.md)
* [Documentaciones de API](developer/api-documentations/README.md)
* [Memorizar contenido en Rememberizer](developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer.md)
* [Recuperar documentos](developer/api-documentations/retrieve-documents.md)
* [Recuperar contenidos de documentos](developer/api-documentations/retrieve-document-contents.md)
* [Recuperar contenido de Slack](developer/api-documentations/retrieve-slacks-content.md)
* [Buscar documentos por similitud semántica](developer/api-documentations/search-for-documents-by-semantic-similarity.md)
* [Listar integraciones de fuentes de datos disponibles](developer/api-documentations/list-available-data-source-integrations.md)
* [Recuperar detalles de la cuenta del usuario actual](developer/api-documentations/retrieve-current-users-account-details.md)
* [Obtener todo el conocimiento público agregado](developer/api-documentations/get-all-added-public-knowledge.md)
* [APIs de Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/README.md)
* [Obtener información del almacén vectorial](developer/api-documentations/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Obtener una lista de documentos en un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Obtener la información de un documento](developer/api-documentations/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)
* [Agregar un nuevo documento de texto a un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Subir archivos a un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Actualizar el contenido de un archivo en un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Eliminar un documento en el Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)
* [Buscar documentos del Almacén Vectorial por similitud semántica](developer/api-documentations/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)
* [Avisos](notices/README.md)
* [Términos de Uso](notices/terms-of-use.md)
* [Política de Privacidad](notices/privacy-policy.md)
* [Versiones](notices/releases/README.md)
* [15 de noviembre de 2024](notices/releases/nov-15th-2024.md)
* [8 de noviembre de 2024](notices/releases/nov-8th-2024.md)
* [1 de noviembre de 2024](notices/releases/nov-1st-2024.md)
* [25 de octubre de 2024](notices/releases/oct-25th-2024.md)
* [18 de octubre de 2024](notices/releases/oct-18th-2024.md)
* [11 de octubre de 2024](notices/releases/oct-11th-2024.md)
* [4 de octubre de 2024](notices/releases/oct-4th-2024.md)
* [27 de septiembre de 2024](notices/releases/sep-27th-2024.md)
* [20 de septiembre de 2024](notices/releases/sep-20th-2024.md)
* [13 de septiembre de 2024](notices/releases/sep-13th-2024.md)
* [16 de agosto de 2024](notices/releases/aug-16th-2024.md)
* [9 de agosto de 2024](notices/releases/aug-9th-2024.md)
* [2 de agosto de 2024](notices/releases/aug-2nd-2024.md)
* [26 de julio de 2024](notices/releases/jul-26th-2024.md)
* [12 de julio de 2024](notices/releases/jul-12th-2024.md)
* [28 de junio de 2024](notices/releases/jun-28th-2024.md)
* [14 de junio de 2024](notices/releases/jun-14th-2024.md)
* [31 de mayo de 2024](notices/releases/may-31st-2024.md)
* [17 de mayo de 2024](notices/releases/may-17th-2024.md)
* [10 de mayo de 2024](notices/releases/may-10th-2024.md)
* [26 de abril de 2024](notices/releases/apr-26th-2024.md)
* [19 de abril de 2024](notices/releases/apr-19th-2024.md)
* [12 de abril de 2024](notices/releases/apr-12th-2024.md)
* [5 de abril de 2024](notices/releases/apr-5th-2024.md)
* [25 de marzo de 2024](notices/releases/mar-25th-2024.md)
* [18 de marzo de 2024](notices/releases/mar-18th-2024.md)
* [11 de marzo de 2024](notices/releases/mar-11th-2024.md)
* [4 de marzo de 2024](notices/releases/mar-4th-2024.md)
* [26 de febrero de 2024](notices/releases/feb-26th-2024.md)
* [19 de febrero de 2024](notices/releases/feb-19th-2024.md)
* [12 de febrero de 2024](notices/releases/feb-12th-2024.md)
* [5 de febrero de 2024](notices/releases/feb-5th-2024.md)
* [29 de enero de 2024](notices/releases/jan-29th-2024.md)
* [22 de enero de 2024](notices/releases/jan-22nd-2024.md)
* [15 de enero de 2024](notices/releases/jan-15th-2024.md)
* [B2B](notices/b2b/README.md)
* [Acerca del Agente de Reddit](notices/b2b/about-reddit-agent.md)
* [Documentación Lista para Rememberizer LLM](rememberizer-llm-ready-documentation.md)
==> README.md <==
---
description: Introducción
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# ¿Por qué Rememberizer?
Las aplicaciones de IA generativa funcionan mejor cuando tienen acceso a información de fondo. Necesitan saber lo que tú sabes. Una excelente manera de lograr eso es darles acceso a contenido relevante de los documentos, datos y discusiones que creas y utilizas. Eso es lo que hace Rememberizer.
==> rememberizer-llm-ready-documentation.md <==
# Documentación Lista para LLM de Rememberizer
*Generado el 2024-10-31 20:41:45 PDT. Disponible como contenido en bruto en [rememberizer-llm-ready-documentation.md](https://raw.githubusercontent.com/skydeckai/rememberizer-webflow/refs/heads/docs/rememberizer-llm-ready-documentation.md).*
Este documento proporciona una referencia completa y consolidada de la documentación de Rememberizer, optimizada para el consumo de modelos de lenguaje grande (LLM). Combina varias fuentes de documentación en un solo formato fácilmente accesible, facilitando la recuperación y procesamiento eficiente de información por sistemas de IA.
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==> SUMMARY.md <==
# Tabla de contenido
* [¿Por qué Rememberizer?](README.md)
* [Antecedentes](background/README.md)
* [¿Qué son los Vector Embeddings y las Bases de Datos Vectoriales?](background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases.md)
* [Personal](personal/README.md)
* [Integración de Rememberizer con Slack](personal/rememberizer-slack-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Dropbox](personal/rememberizer-dropbox-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Google Drive](personal/rememberizer-google-drive-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Gmail](personal/rememberizer-gmail-integration.md)
* [Integración de Rememberizer con Memory](personal/rememberizer-memory-integration.md)
* [Aplicación Rememberizer](personal/rememberizer-app.md)
* [Acceso al Filtro de Mementos](personal/mementos-filter-access.md)
* [Gestionar aplicaciones de terceros](personal/manage-third-party-apps.md)
* [Conocimiento común](personal/common-knowledge.md)
* [Buscar tu conocimiento](personal/search-your-knowledge.md)
* [Gestionar tu conocimiento embebido](personal/manage-your-embedded-knowledge.md)
* [Desarrollador](developer/README.md)
* [Registro de aplicaciones Rememberizer](developer/registering-rememberizer-apps.md)
* [Autorización de aplicaciones Rememberizer](developer/authorizing-rememberizer-apps.md)
* [Creando un Rememberizer GPT](developer/creating-a-rememberizer-gpt.md)
* [Hablar con Slack la Aplicación Web de Muestra](developer/talk-to-slack-the-sample-web-app.md)
* [Registro y uso de Claves API](developer/registering-and-using-api-keys.md)
* [Integración de LangChain](developer/langchain-integration.md)
* [Almacenes Vectoriales](developer/vector-stores.md)
* [Documentaciones de API](developer/api-documentations/README.md)
* [Memorizar contenido en Rememberizer](developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer.md)
* [Recuperar documentos](developer/api-documentations/retrieve-documents.md)
* [Recuperar contenidos de documentos](developer/api-documentations/retrieve-document-contents.md)
* [Recuperar contenido de Slack](developer/api-documentations/retrieve-slacks-content.md)
* [Buscar documentos por similitud semántica](developer/api-documentations/search-for-documents-by-semantic-similarity.md)
* [Listar integraciones de fuentes de datos disponibles](developer/api-documentations/list-available-data-source-integrations.md)
* [Recuperar detalles de la cuenta del usuario actual](developer/api-documentations/retrieve-current-users-account-details.md)
* [Obtener todo el conocimiento público agregado](developer/api-documentations/get-all-added-public-knowledge.md)
* [APIs de Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/README.md)
* [Obtener información del almacén vectorial](developer/api-documentations/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Obtener una lista de documentos en un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Obtener la información de un documento](developer/api-documentations/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)
* [Agregar nuevo documento de texto a un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Subir archivos a un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Actualizar el contenido de un archivo en un Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Eliminar un documento en el Almacén Vectorial](developer/api-documentations/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)
* [Buscar documentos del Almacén Vectorial por similitud semántica](developer/api-documentations/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)
* [Avisos](notices/README.md)
* [Términos de Uso](notices/terms-of-use.md)
* [Política de Privacidad](notices/privacy-policy.md)
* [Versiones](notices/releases/README.md)
* [1 de Noviembre, 2024](notices/releases/nov-1st-2024.md)
* [25 de Octubre, 2024](notices/releases/oct-25th-2024.md)
* [18 de Octubre, 2024](notices/releases/oct-18th-2024.md)
* [11 de Octubre, 2024](notices/releases/oct-11th-2024.md)
* [4 de Octubre, 2024](notices/releases/oct-4th-2024.md)
* [27 de Septiembre, 2024](notices/releases/sep-27th-2024.md)
* [20 de Septiembre, 2024](notices/releases/sep-20th-2024.md)
* [13 de Septiembre, 2024](notices/releases/sep-13th-2024.md)
* [16 de Agosto, 2024](notices/releases/aug-16th-2024.md)
* [9 de Agosto, 2024](notices/releases/aug-9th-2024.md)
* [2 de Agosto, 2024](notices/releases/aug-2nd-2024.md)
* [26 de Julio, 2024](notices/releases/jul-26th-2024.md)
* [12 de Julio, 2024](notices/releases/jul-12th-2024.md)
* [28 de Junio, 2024](notices/releases/jun-28th-2024.md)
* [14 de Junio, 2024](notices/releases/jun-14th-2024.md)
* [31 de Mayo, 2024](notices/releases/may-31st-2024.md)
* [17 de Mayo, 2024](notices/releases/may-17th-2024.md)
* [10 de Mayo, 2024](notices/releases/may-10th-2024.md)
* [26 de Abril, 2024](notices/releases/apr-26th-2024.md)
* [19 de Abril, 2024](notices/releases/apr-19th-2024.md)
* [12 de Abril, 2024](notices/releases/apr-12th-2024.md)
* [5 de Abril, 2024](notices/releases/apr-5th-2024.md)
* [25 de Marzo, 2024](notices/releases/mar-25th-2024.md)
* [18 de Marzo, 2024](notices/releases/mar-18th-2024.md)
* [11 de Marzo, 2024](notices/releases/mar-11th-2024.md)
* [4 de Marzo, 2024](notices/releases/mar-4th-2024.md)
* [26 de Febrero, 2024](notices/releases/feb-26th-2024.md)
* [19 de Febrero, 2024](notices/releases/feb-19th-2024.md)
* [12 de Febrero, 2024](notices/releases/feb-12th-2024.md)
* [5 de Febrero, 2024](notices/releases/feb-5th-2024.md)
* [29 de Enero, 2024](notices/releases/jan-29th-2024.md)
* [22 de Enero, 2024](notices/releases/jan-22nd-2024.md)
* [15 de Enero, 2024](notices/releases/jan-15th-2024.md)
* [B2B](notices/b2b/README.md)
* [Acerca del Agente de Reddit](notices/b2b/about-reddit-agent.md)
* [Documentación Lista para Rememberizer LLM](rememberizer-llm-ready-documentation.md)
==> README.md <==
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description: Introducción
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# ¿Por qué Rememberizer?
Las aplicaciones de IA generativa funcionan mejor cuando tienen acceso a información de fondo. Necesitan saber lo que tú sabes. Una excelente manera de lograr eso es darles acceso a contenido relevante de los documentos, datos y discusiones que creas y utilizas. Eso es lo que hace Rememberizer.
==> background/README.md <==
# Fondo
==> background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases.md <==
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description: Por qué Rememberizer es más que una base de datos o un motor de búsqueda por palabras clave.
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# ¿Qué son los Embeddings Vectoriales y las Bases de Datos Vectoriales?
Rememberizer utiliza embeddings vectoriales en bases de datos vectoriales para habilitar búsquedas de similitud semántica dentro de las fuentes de conocimiento del usuario. Esta es una forma de recuperación de información fundamentalmente más avanzada y matizada que simplemente buscar palabras clave en el contenido a través de un motor de búsqueda o base de datos.
<figure><img src="../.gitbook/assets/multidimensional_space.png" alt=""><figcaption><p>Un Espacio Multidimensional</p></figcaption></figure>
En su forma más avanzada (como la que utiliza Rememberizer), los embeddings vectoriales son creados por modelos de lenguaje con arquitecturas similares a los LLMs de IA (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) que sustentan los modelos gpt de OpenAI y el servicio ChatGPT, así como modelos/servicios de Google (Gemini), Anthropic (Claude), Facebook (LLama 2) y otros. Por esta razón, es natural utilizar embeddings vectoriales para descubrir conocimiento relevante que incluir en el contexto de los prompts de modelos de IA. Las tecnologías son complementarias y algo equivalentes. Por esta razón, la mayoría de los proveedores de LLMs como servicio también producirán embeddings vectoriales como servicio (por ejemplo: [un blog de Together AI](https://www.together.ai/blog/embeddings-endpoint-release) o [otro blog de OpenAI](https://openai.com/blog/introducing-text-and-code-embeddings)).
¿Cómo se ve un embedding vectorial? Considera una coordenada (x,y) en dos dimensiones. Si representa una línea desde el origen hasta este punto, podemos pensar en ella como una línea con una dirección, en otras palabras, un _vector en dos dimensiones_. En nuestro contexto, un embedding vectorial será una lista de algo como 768 números que representan un vector en un espacio de 768 dimensiones. En última instancia, esta lista de números puede representar pesos entre cero y uno en un modelo Transformer que definen el significado en una frase como "Un rayo de luz de la nada." Esta es fundamentalmente la misma representación subyacente del significado utilizada en GPT-4, por ejemplo. Como resultado, podemos esperar que un buen embedding vectorial permita la misma brillante comprensión aparente que vemos en los modernos modelos de lenguaje de IA.
\
Vale la pena señalar que los embeddings vectoriales pueden usarse para representar más que solo texto, sino también otros tipos de datos como imágenes o sonido. Y con un modelo adecuadamente entrenado, se puede comparar a través de medios, de modo que un embedding vectorial en un bloque de texto se puede comparar con una imagen, o _viceversa_. Hoy en día, Rememberizer permite búsquedas dentro solo del componente de texto de los documentos y conocimientos del usuario. Pero la búsqueda de texto a imagen y de imagen a texto están en la hoja de ruta.\
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Google utiliza embeddings vectoriales para potenciar su búsqueda de texto (texto a texto) y también su búsqueda de imágenes (texto a imagen) ([referencia](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/meet-ais-multitool-vector-embeddings)). Facebook ha contemplado usar embeddings para su búsqueda en la red social ([referencia](https://research.facebook.com/publications/embedding-based-retrieval-in-facebook-search/)). Snapchat utiliza embeddings vectoriales para entender el contexto con el fin de servir el anuncio correcto al usuario correcto en el momento adecuado ([referencia](https://eng.snap.com/machine-learning-snap-ad-ranking)).
Para entender profundamente cómo funcionan los embeddings vectoriales y las bases de datos vectoriales, comienza con la [visión general](https://huggingface.co/blog/getting-started-with-embeddings) de Hugging Face. Pinecone (una base de datos de embeddings vectoriales como servicio) también tiene una buena [visión general](https://www.pinecone.io/learn/vector-embeddings/).
Otra gran fuente para entender la búsqueda y el conocimiento en vectores es el artículo y el código de Meta/Facebook para la biblioteca FAISS. "FAISS: A Library for Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors" por Johnson, Douze y Jégou (2017): FAISS proporciona una visión general completa de una biblioteca diseñada para la búsqueda de similitud eficiente y la agrupación de vectores densos. Discute métodos para optimizar los procesos de indexación y búsqueda en bases de datos vectoriales a gran escala, incluidos aquellos basados en la Cuantificación de Productos. El mejor lugar para aprender más sobre esto es la documentación junto con el [código en Github](https://github.com/facebookresearch/faiss).
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Asegúrate de considerar el artículo de junio de 2017 que inició la revolución de la genAI (inteligencia artificial generativa), "La Atención es Todo lo que Necesitas." ([referencia](https://arxiv.org/abs/1706.03762)) que introduce la arquitectura Transformer detrás de los modelos GPT y todos los LLMs que siguen de OpenAI, Google, Meta (Facebook), Nvidia, Microsoft, IBM, Anthropic, Mistral, Salesforce, xAI (Elon Musk), Stability AI, Cohere y muchas otras fuentes abiertas.\
Considera también, "Vecinos Más Cercanos Aproximados: Hacia la Eliminación de la Maldición de la Dimensionalidad" ([referencia 1998](https://dl.acm.org/doi/10.1145/276698.276876), [referencia 2010](https://www.theoryofcomputing.org/articles/v008a014/v008a014.pdf)). Estos artículos discuten la teoría detrás de la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) en espacios de alta dimensión, un concepto central en las bases de datos vectoriales para recuperar eficientemente elementos similares.
<div data-gb-custom-block data-tag="hint" data-style='info'>
Una cosa emocionante sobre estos modelos basados en Transformers es que cuanto más datos usaron, más grandes (más parámetros) se volvieron, mejor fue su comprensión y capacidades. OpenAI notó esto por primera vez cuando entrenaron su modelo GPT-2. Al darse cuenta de este potencial, inmediatamente dejaron de ser una organización sin fines de lucro orientada al código abierto y se convirtieron en una empresa con fines de lucro de código cerrado enfocada en producir GPT-3, GPT-4 y su famoso front end, ChatGPT. Curiosamente, Google posee la patente sobre esta tecnología: fueron sus investigadores quienes desarrollaron Transformers y "La Atención es Todo lo que Necesitas" ([referencia](https://patents.google.com/patent/US10452978B2/en)).\
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ChatGPT tiene una ligera diferencia sobre mi caracterización, escribiendo que "La narrativa sobre la transición de OpenAI de una organización sin fines de lucro orientada al código abierto a una entidad con fines de lucro de código cerrado simplifica una evolución compleja. El cambio de OpenAI incluyó un enfoque en la seguridad y el desarrollo responsable de la IA junto con aspectos de comercialización. También vale la pena señalar que, aunque OpenAI ha priorizado el desarrollo de tecnología propietaria como GPT-3 y más allá, continúa interactuando con la comunidad de investigación a través de publicaciones y colaboraciones."
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Los modelos de lenguaje BERT se basan en Transformers y a menudo se utilizan en motores avanzados de embeddings vectoriales. Esto se introdujo en el artículo de 2018 "BERT: Pre-entrenamiento de Transformers Bidireccionales Profundos para la Comprensión del Lenguaje" ([referencia](https://arxiv.org/abs/1810.04805)). BERT (Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformers) marcó un cambio significativo hacia modelos preentrenados que pueden ajustarse para una amplia gama de tareas de PLN. Su uso innovador de entrenamiento bidireccional y arquitectura transformer estableció nuevos estándares para el rendimiento del modelo en numerosos benchmarks.\
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Métodos innovadores anteriores para crear embeddings vectoriales fueron introducidos por GloVe (2014, Stanford), Word2Vec (2013, Google). "GloVe: Vectores Globales para la Representación de Palabras" ([referencia](https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdf)): El artículo de GloVe (Vectores Globales) propuso un nuevo modelo de regresión log-bilineal global para el aprendizaje no supervisado de representaciones de palabras, combinando los beneficios de los dos enfoques principales para la incrustación: la factorización de matrices globales y los métodos de ventana de contexto local. "Estimación Eficiente de Representaciones de Palabras en el Espacio Vectorial" ([referencia](https://arxiv.org/abs/1301.3781)): Este artículo introdujo Word2Vec, un enfoque innovador para generar embeddings de palabras. Los modelos Word2Vec, incluidos los modelos Continuous Bag of Words (CBOW) y Skip-Gram, son fundamentales en la evolución de los embeddings de palabras.
==> personal/rememberizer-slack-integration.md <==
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description: >-
Esta guía te guiará a través del proceso de integración de tu espacio de trabajo de Slack
en Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Rememberizer con Slack
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Slack.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption><p>Tu Conocimiento, listo para conectarse a Slack</p></figcaption></figure>
3. Haz clic en el botón **"Conectar"** de la fuente de conocimiento de Slack. Serás redirigido a una nueva página que te pedirá permiso para permitir que Rememberizer acceda a tu espacio de trabajo de Slack.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_oauth.png" alt=""><figcaption><p>Pantalla de OAuth de Slack</p></figcaption></figure>
> **Nota:** Si ves una advertencia de que esta aplicación no está autorizada por Slack, es porque Rememberizer está diseñado para buscar contenido de Slack fuera de Slack, lo cual va en contra de las [Directrices del Directorio de Aplicaciones de Slack](https://api.slack.com/directory/guidelines).
4. Haz clic en **"Permitir"** para instalar la aplicación de Rememberizer en tu espacio de trabajo. Una vez que hayas otorgado los permisos necesarios, serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu espacio de trabajo de Slack conectado y se abrirá un panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_auth_redirect.png" alt=""><figcaption><p>A-COMPANY ha sido agregado como fuente de conocimiento</p></figcaption></figure>
5. Ahora que estás conectado, necesitas especificar de qué canales nuestro producto debe obtener mensajes. Elige tus archivos o carpetas deseados desde el panel lateral. Si el panel lateral no aparece, haz clic en el botón **"Seleccionar"** para abrir el panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption><p>Selecciona canales para ser integrados como conocimiento</p></figcaption></figure>
6. Después de seleccionar tus canales, nuestro sistema comenzará a integrar los mensajes y archivos. Este proceso puede tardar unos minutos dependiendo de la cantidad de datos.
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Google Drive, Box, Dropbox, etc. para formar un memento integral.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/common-knowledge.md <==
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Mejora tu conocimiento o comienza rápidamente añadiendo acceso a IA a datos
preindexados de nosotros y otros.
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# Conocimiento común
## Qué es el conocimiento común
En Rememberizer, los usuarios registrados **(editores)** pueden seleccionar sus documentos subidos a través de mementos y compartirlos públicamente como conocimiento común. Otros usuarios **(suscriptores)** pueden acceder a este conocimiento público y añadirlo a sus propios recursos.
Al contribuir con sus datos, otros usuarios pueden mejorar colectivamente la información disponible en la página de conocimiento común. Este enfoque colaborativo permite a todos los usuarios acceder a una fuente de datos más rica, mejorando así las capacidades de aprendizaje de sus aplicaciones de IA.
## Agregar conocimiento común público
Para suscribirte a un conocimiento común en tu recurso, sigue las instrucciones a continuación.
* En la barra de navegación, elige **Personal > Conocimiento Común**. Luego, verás la página de conocimiento común público.
<figure><img src="../.gitbook/assets/navbar_browse_ck.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/public_ck_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
* Luego, busca el conocimiento común al que deseas suscribirte. Puedes buscar el conocimiento escribiendo el nombre del conocimiento en la barra de búsqueda. Opcionalmente, puedes elegir la opción de filtro junto a la barra de búsqueda.
<figure><img src="../.gitbook/assets/filter_option_ck.png" alt="" width="249"><figcaption><p>Filtro de la barra de búsqueda</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/public_ck_search.png" alt=""><figcaption><p>Ejemplo de un resultado de búsqueda</p></figcaption></figure>
* Luego haz clic en el botón **Agregar** en el conocimiento común público. Después de suscribirte con éxito, verás que el botón **Agregar** cambia a botón **Eliminar**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/not_add_ck.png" alt=""><figcaption><p>Conocimiento común no agregado</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/added_ck.png" alt=""><figcaption><p>Conocimiento común agregado</p></figcaption></figure>
* Más tarde, si deseas eliminar un conocimiento suscrito, haz clic en el botón **Eliminar**.
## Crear un conocimiento común
Para instrucciones detalladas sobre cómo crear y compartir un conocimiento común, visita esta página [registering-and-using-api-keys.md](../developer/registering-and-using-api-keys.md "mention").
==> personal/rememberizer-google-drive-integration.md <==
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description: >-
Esta guía te guiará a través del proceso de integrar tu Google Drive
en Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Google Drive con Rememberizer
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Google Drive.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. Haz clic en el botón **"Conectar"** de la fuente de conocimiento de Google Drive. Serás redirigido a una nueva página que te pedirá permiso para permitir que Rememberizer acceda a tu Google Drive. Selecciona tu cuenta de Google Drive.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_oauth_step_1.jpg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Aprueba la aplicación haciendo clic en "**Continuar"**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_oauth_step_2.jpg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
5. Permite que Rememberizer **Vea y descargue todos tus archivos de Google Drive** haciendo clic en **"Continuar".**
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_oauth_step_3.jpg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
6. Serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu cuenta de Drive conectada y se abrirá un panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_auth_redirect.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
7. Ahora que estás conectado, necesitas especificar qué archivos y carpetas debe incrustar nuestro producto. Elige tus archivos o carpetas deseados desde el panel lateral. Si el panel lateral no aparece, haz clic en el botón **"Seleccionar"** para abrir el panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
8. Después de seleccionar los archivos, haz clic en **"Agregar"** para comenzar a incrustar tu conocimiento. También necesitas marcar la casilla para aceptar la política de Rememberizer de compartir tus datos de Google Drive con aplicaciones de terceros que hayas aprobado específicamente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_choose_knowledge_checkbox.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
9. Después de seleccionar tus archivos y carpetas, nuestro sistema comenzará a incrustar los mensajes y archivos. Este proceso puede tardar unos minutos dependiendo de la cantidad de datos.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_indexing.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### Limitaciones de la integración de Google Drive
* Aunque la integración de Google Drive de Rememberizer te permite acceder e incrustar una amplia gama de archivos y carpetas, actualmente no puede acceder ni incrustar archivos de la sección "Computadoras", que se utiliza para hacer copias de seguridad de archivos desde tu computadora debido a las restricciones impuestas por Google.
* Si necesitas incrustar archivos desde tu computadora local, te recomendamos utilizar nuestra aplicación de escritorio Rememberizer Agent. Para obtener más información sobre Rememberizer Agent y cómo instalarlo y usarlo, consulta nuestra guía de [Rememberizer Agent](rememberizer-app.md).
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Slack, Box, Dropbox, etc. para formar un memento completo.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/rememberizer-app.md <==
# Aplicación Rememberizer
### Introducción.
Rememberizer App es una aplicación de escritorio para MacOS que convierte tus archivos locales en incrustaciones vectoriales y los sube al conocimiento de tu Rememberizer como una fuente de datos. La aplicación permite que otros LLM consulten tus incrustaciones a través de las APIs de Rememberizer para generar respuestas basadas en el contenido de tus archivos locales.
### Beneficios.
* **Utilización de Datos:** La aplicación te ayuda a utilizar tus archivos locales de una manera significativa y productiva. Extrae datos valiosos de tus archivos y los pone a disposición para procesos de aprendizaje automático.
* **Facilidad de Uso:** La aplicación tiene una interfaz fácil de usar y es fácil de instalar y utilizar. Realiza todo el trabajo pesado de convertir archivos y subir los datos, así que tú no tienes que hacerlo.
* **Integración:** La aplicación Rememberizer se integra perfectamente con otros LLMs. Esto les permite consultar tus embeddings a través de las APIs de Rememberizer para generar respuestas basadas en el contenido de tus archivos locales.
### Instalación.
1. Descarga una versión de Rememberizer App desde [los enlaces proporcionados aquí](rememberizer-app.md#download-links).
2. Una vez que la descarga esté completa, localiza el archivo .dmg en tu carpeta de descargas y haz doble clic en él.
3. Arrastra la Rememberizer App a tu carpeta de Aplicaciones cuando se abra la nueva ventana.
4. Ve a tu carpeta de Aplicaciones y haz clic en la Rememberizer App para abrirla.
### Cómo usar.
1. **Iniciar sesión:** Para usar la aplicación Rememberizer, necesitas iniciar sesión con tu cuenta de Rememberizer. Si no tienes una cuenta de Rememberizer, necesitarás crear una.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_sign_in.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_success_auth.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. **Agregar carpetas a la fuente de datos:** Una vez que hayas iniciado sesión, la aplicación Rememberizer comenzará a operar en segundo plano. Puedes acceder a ella haciendo clic en el pequeño ícono ubicado en la barra de estado, como se ilustra a continuación. Para el primer uso, necesitarás agregar carpetas a la fuente de datos. Esto permite que la aplicación Rememberizer convierta archivos dentro de esas carpetas en incrustaciones vectoriales y los suba a tu conocimiento de Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_add_folder_1.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_add_folder_2.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. **Incrustación y carga:** El software integrará sin problemas estas incrustaciones vectoriales en tu base de datos de conocimiento de Rememberizer. Sigue el proceso de carga a través de la pestaña de estado de Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_status.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### Enlaces de descarga.
* Rememberizer App 1.6.1 ([MacOS](https://www.dropbox.com/scl/fi/hzytquytxmuhpov67spru/rememberizer-app-1.6.1.dmg?rlkey=0p30ok9qt4e33ua8scomagzev\&st=8yys88d5\&dl=1)) - [Notas de la versión](rememberizer-app.md#version-1.3.1-july-25-2024).
Por favor, tenga en cuenta que se recomienda utilizar siempre la última versión del software para aprovechar todas las últimas características y mejoras.
Rememberizer App está diseñada para hacer que el proceso de convertir archivos locales en incrustaciones vectoriales sea lo más fluido posible. ¡Disfrute usando sus datos de una manera más productiva!
### Notas de la versión.
### Versión 1.6.1 (4 de octubre de 2024)
#### Características y Mejoras
* **Soporte para Carpetas Vacías**: Los usuarios ahora pueden agregar carpetas vacías como fuente de datos.
* **Mejoras Menores**: Mejoras en la interfaz de usuario y el rendimiento.
* **Soporte para GPU y Mejoras de Rendimiento**: Se agregó soporte para la aceleración por GPU para mejorar la velocidad de procesamiento.
* **Programa de Embedding Mejorado**: Configurado para soportar la versión MPS de PyTorch, optimizando para compilaciones específicas de la máquina.
* **Detección Inteligente de CPU**: Implementada la detección del tipo de CPU para asegurar que se utilice la versión más adecuada del programa de embedding.
* **Gestión Mejorada de Fuentes de Datos**: Utilizado el API de Eliminación por Lotes para la eliminación eficiente de archivos en fuentes de datos eliminadas.
* **Soporte para Todos los Archivos de Texto Plano**: Habilitado el procesamiento de varios tipos de archivos de texto plano.
* **Cumplimiento de las Reglas de Gitignore**: Los archivos ignorados por las reglas de gitignore en los repositorios de Git ahora se excluyen del procesamiento.
==> personal/rememberizer-memory-integration.md <==
# Integración de la memoria de Rememberizer
### Introducción
Rememberizer Memory permite que aplicaciones de terceros almacenen y accedan a datos en la cuenta de Rememberizer de un usuario, proporcionando una forma sencilla de que la información valiosa se guarde y se utilice en múltiples aplicaciones de usuarios.
### Beneficios
#### Para el Usuario
Shared Memory crea un lugar único donde los resultados clave y la información de todas las aplicaciones del usuario están disponibles en una sola ubicación. Algunos beneficios para el usuario incluyen:
* Acceso Fácil: Los datos importantes se centralizan, lo que permite que tanto el usuario como sus aplicaciones accedan fácilmente a los resultados de múltiples aplicaciones en un solo lugar.
* Sincronización Entre Aplicaciones: La información puede compartirse y sincronizarse entre las diferentes aplicaciones de un usuario sin esfuerzo adicional por parte del usuario.
* Almacenamiento Persistente: Los datos permanecen accesibles incluso si se desinstalan aplicaciones individuales, a diferencia del almacenamiento local específico de la aplicación.
#### Para Desarrolladores de Aplicaciones
La Memoria Compartida proporciona a los desarrolladores de aplicaciones una forma sencilla de acceder a los datos de otras aplicaciones conectadas del usuario:
* Sin Necesidad de Backend: Las aplicaciones no necesitan desarrollar sus propios sistemas backend personalizados para almacenar y compartir datos.
* Aprovechar Otras Aplicaciones: Las aplicaciones pueden construir y utilizar datos públicos generados por otras aplicaciones instaladas por el usuario, enriqueciendo su propia funcionalidad.
* Integración entre Aplicaciones: Se habilitan capacidades de integración sin interrupciones y de intercambio de datos entre las diferentes aplicaciones de un desarrollador.
Por defecto, todas las aplicaciones tienen acceso de solo lectura a la Memoria Compartida, mientras que cada aplicación puede escribir solo en su propio espacio de memoria. El usuario tiene controles para personalizar los permisos de acceso según sea necesario. Esto equilibra el intercambio de datos con la privacidad y el control del usuario.
### Configura Tu Memoria
#### Configuración Global
La Configuración Global permite al usuario configurar los permisos predeterminados para todas las aplicaciones que utilizan Memoria Compartida. Esto incluye:
<figure><img src="../.gitbook/assets/memory_global_config.png" alt=""><figcaption><p>Configurar Memoria en la Página de Conocimiento</p></figcaption></figure>
#### Permisos de Memoria y Acceso a Datos por Defecto para Aplicaciones
* **Leer Propio/Escribir Propio:** Las aplicaciones tienen permiso exclusivo para acceder y modificar sus propios datos de memoria.
* **Leer Todo/Escribir Propio:** Las aplicaciones pueden leer datos de memoria de todas las aplicaciones, pero están restringidas a modificar solo sus propios datos de memoria.
* **Deshabilitar Memoria:** Por defecto, las aplicaciones no pueden acceder ni almacenar datos de memoria.
* **Aplicar a Todas las Opciones**: El usuario puede aplicar todas las configuraciones de permisos específicas de la aplicación a los valores predeterminados elegidos en la Configuración Global.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memory_settings_panel.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
El usuario puede borrar todos los documentos de Memoria con la opción _**Olvidar tu memoria**_:
<figure><img src="../.gitbook/assets/forget_memory_popup.png" alt=""><figcaption><p>Modal de Confirmación al Olvidar Memoria</p></figcaption></figure>
#### Configuración de la Aplicación
Para cada aplicación conectada, el usuario puede personalizar los permisos de Memoria Compartida. Haz clic en **"Buscar una Aplicación"**, luego haz clic en **"Tus aplicaciones conectadas"** o ve al enlace [https://rememberizer.ai/personal/apps/connected](https://rememberizer.ai/personal/apps/connected) para ver la lista de tus aplicaciones conectadas. Luego, haz clic en **"Cambiar"** en la Memoria de la aplicación que deseas personalizar:
<figure><img src="../.gitbook/assets/app_memory_config.png" alt=""><figcaption><p>Configurar Memoria para cada Aplicación en la Página de Aplicaciones Conectadas</p></figcaption></figure>
#### Permisos de Acceso a la Memoria para Aplicaciones
* **Leer Propio/Escribir Propio**: Los permisos permiten a la aplicación acceder y modificar solo sus propios datos de memoria, impidiendo que interactúe con la memoria de otras aplicaciones.
* **Leer Todo/Escribir Propio**: La aplicación puede ver los datos de memoria de todas las aplicaciones, pero está restringida a modificar solo sus propios datos de memoria.
* **Deshabilitar Memoria**: Se prohíbe a la aplicación acceder o modificar los datos de memoria.
Esto permite al usuario un control detallado sobre cómo cada aplicación puede utilizar la Memoria Compartida, basado en la confianza del usuario en esa aplicación específica. Los permisos para aplicaciones individuales pueden ser más restrictivos que los valores predeterminados globales.
Juntos, la Configuración Global y la de la Aplicación brindan al usuario controles poderosos pero fáciles de usar sobre cómo se comparte su información a través de la Memoria Compartida.
### Integrar con la Función de Memoria
#### Punto de acceso API
Rememberizer expone un punto de acceso API [/**api/v1/documents/memorize/**](https://docs.rememberizer.ai/\~/changes/8nxu1gB5bGpm7B5IZlQ8/developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer) para permitir que la aplicación GPT llame para memorizar el contenido.
Nota: Esta API está disponible para Memory con [aplicaciones de terceros con autenticación OAuth2](../developer/authorizing-rememberizer-apps.md) únicamente (no [API-key](../developer/registering-and-using-api-keys.md) aún).
#### Memoriza tu conocimiento
Después de autorizarse con Rememberizer, la aplicación de terceros puede memorizar su valioso conocimiento.
Aquí, demostraremos un proceso utilizando la aplicación Remembeizer GPT.
* Después de usar la aplicación Rememberizer GPT, el usuario quiere memorizar el tercer punto "Abstracciones de Costo Cero".
<figure><img src="../.gitbook/assets/interact_rememberizer_gpt.png" alt="" width="375"><figcaption><p>Interacción con las aplicaciones Rememberizer GPT</p></figcaption></figure>
* Para utilizar la función de Memoria de la aplicación Rememberizer, el usuario debe primero autorizar la aplicación para acceder a su proyecto. Use el comando **memorizar** para indicarle a la aplicación qué conocimiento necesita almacenar.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_auth_sign_in.png" alt="" width="563"><figcaption><p>Iniciar sesión para autorizar Rememberizer</p></figcaption></figure>
* El usuario puede configurar la Opción de Memoria aquí, con el valor predeterminado basado en la Configuración Global.
<figure><img src="../.gitbook/assets/authorize_connection_screen.png" alt="" width="563"><figcaption><p>Pantalla de Autorización</p></figcaption></figure>
Ahora Rememberizer memoriza el conocimiento con éxito.
<figure><img src="../.gitbook/assets/successful_memorize_knowledge.png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
* En Rememberizer, el usuario puede ver el contenido reciente en la página **Detalles del Conocimiento Embebido**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/embedded_knowledge_detail.png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
Con la aplicación **Hablar con Slack**, el usuario puede aplicar y continuar su progreso utilizando los datos que ha memorizado. Por ejemplo, la información memorizada que puede consultar y recuperar fácilmente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/recall_memory_talk_to_slack.png" alt=""><figcaption><p>Recuperar datos de memoria en otra aplicación</p></figcaption></figure>
### Usando Datos de Memoria a través de Memento
* Otra forma de utilizar los datos de memoria es creando **Memento** y refinando la Memoria en él. Visita la sección [Función Memento](mementos-filter-access.md#how-to-create-a-mementos) para obtener más información sobre las instrucciones de creación.
* Rememberizer guarda contenido en archivos y el usuario puede elegir cualquier aplicación para refinar su contenido en **Memento**.
> Nota: En versiones anteriores, Rememberizer guarda contenido en archivos y lo combina en una carpeta para cada fecha.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memory_memento_feature.png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
Con la [Función Memento](https://docs.rememberizer.ai/personal/mementos-filter-access#what-is-a-memento-and-why-do-they-exist), el usuario puede utilizar los datos de Memoria incluso cuando la Configuración de la Aplicación de Memoria está desactivada.
### Buscar documento de memoria en Rememberizer
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, usar este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
==> personal/search-your-knowledge.md <==
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description: >-
En Rememberizer, puedes publicar un tema o pregunta, y Rememberizer
proporcionará una lista de archivos y extraerá partes que son conceptualmente similares.
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# Busca tu conocimiento
## Buscar en Rememberizer
* En la barra de navegación, elige **Personal > Buscar Tu Conocimiento**. Luego verás la página de búsqueda en Rememberizer
<figure><img src="../.gitbook/assets/navbar_search_rememberizer (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_rememberizer_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
* Escribe la pregunta o tema que deseas buscar, luego elige el memento al que deseas limitar el acceso de la aplicación y haz clic en el botón Rememberizer (o presiona Enter). El proceso de búsqueda puede tardar unos minutos, dependiendo de la cantidad de datos en el Memento. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_search_rememberizer.png" alt="" width="269"><figcaption><p>Filtrado de Memento en la búsqueda de Rememberizer</p></figcaption></figure>
* Eventualmente, verás una lista de documentos que coinciden con la pregunta o tema que requieres. Puedes hacer clic en el archivo y se desplegará el texto del fragmento coincidente relacionado con tu pregunta o tema.
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_result_rememberizer.png" alt=""><figcaption><p>Un ejemplo de resultado de búsqueda</p></figcaption></figure>
==> personal/README.md <==
# Personal
==> personal/manage-third-party-apps.md <==
# Administrar aplicaciones de terceros
## Explorar aplicaciones y servicios de terceros
El usuario puede ver y explorar todas las aplicaciones de terceros que se conectan con Rememberizer en la página de **Directorio de aplicaciones** con las siguientes instrucciones.
* En la barra de navegación, elige **Personal > Encontrar una aplicación**. Luego, verás la página del Directorio de aplicaciones.
<figure><img src="../.gitbook/assets/navbar_browsing_app_dir.png" alt=""><figcaption><p>Barra de navegación explorando la página del Directorio de aplicaciones</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/app_dir_page.png" alt=""><figcaption><p>Página del Directorio de aplicaciones</p></figcaption></figure>
* Encuentra la aplicación que deseas explorar. Puedes hacer esto escribiendo el nombre de la aplicación en la barra de búsqueda con **filtros y orden de clasificación** opcionales.
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_app_dir_page.png" alt=""><figcaption><p>Barra de búsqueda con botón de filtro y orden de clasificación</p></figcaption></figure>
* Haz clic en el **nombre de la aplicación de terceros** o en el **botón Explorar** para abrir la aplicación. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/location_name_explore_button.png" alt=""><figcaption><p>Nombre de la aplicación y botón Explorar</p></figcaption></figure>
* Al usar la aplicación, se requerirá autorizar las aplicaciones con Rememberizer. Los detalles técnicos del flujo se pueden consultar en la página [authorizing-rememberizer-apps.md](../developer/authorizing-rememberizer-apps.md "mention"). Usaremos la **aplicación Rememberizer GPT** como un ejemplo de los flujos de UI de autorización. Después del primer chat, verás que la aplicación solicita iniciar sesión en Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/RememberizerGPT_auth.png" alt=""><figcaption><p>Solicitud de inicio de sesión de la aplicación Rememberizer GPT</p></figcaption></figure>
* Haz clic en el botón **Iniciar sesión**. Serás redirigido a la página de Autorización.
<figure><img src="../.gitbook/assets/authorize_third_party_page.png" alt=""><figcaption><p>Página de Autorización</p></figcaption></figure>
* Puedes modificar el Memento y la Memoria que la aplicación puede ver y usar haciendo clic en el botón **Cambiar** y seleccionando lo que deseas.
> **Nota:** Para información detallada sobre Memento, visita la página [mementos-filter-access.md](mementos-filter-access.md "mention").
> **Nota:** Para información detallada sobre la integración de Memoria, visita la página [rememberizer-memory-integration.md](rememberizer-memory-integration.md "mention").
* Haz clic en **Autorizar** para completar el proceso. Luego serás dirigido de nuevo a la aplicación y podrás chatear con ella normalmente.
> **Nota:** En caso de que hagas clic en el botón **Cancelar**, serás redirigido nuevamente a la página de inicio de la aplicación y la aplicación no se mostrará en la página del **Directorio de aplicaciones**, sino que estará en la página de **Tus aplicaciones conectadas**. Para más información detallada, visita la segunda parte [#manage-your-connected-apps](manage-third-party-apps.md#manage-your-connected-apps "mention") si deseas cancelar completamente el proceso de autorización.
<figure><img src="../.gitbook/assets/success_auth_rememberizer_gpt.png" alt=""><figcaption><p>Cuenta conectada con éxito</p></figcaption></figure>
## Gestiona tus aplicaciones conectadas
En la página de **Directorio de aplicaciones**, elige **Tus aplicaciones conectadas** para navegar por la página. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/browse_your_connected_app.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/your_connected_app_page.png" alt=""><figcaption><p>Tu página de aplicaciones conectadas</p></figcaption></figure>
Esta página categoriza las aplicaciones en dos tipos según su estado: **Aplicaciones pendientes** y **Aplicaciones conectadas**.
* **Aplicaciones pendientes**: Estas son las aplicaciones en las que haces clic en el botón **Cancelar** mientras autorizas la aplicación en Rememberizer. 
* Haz clic en **Continuar** si deseas completar el proceso de autorización. 
* De lo contrario, haz clic en **Cancelar** para retirar completamente la autorización. La aplicación se mostrará nuevamente en la página del **Directorio de aplicaciones**.
* **Aplicaciones conectadas:** Puedes configurar la **integración de Memento** o **Memoria** de una aplicación conectada específica haciendo clic en la opción Cambiar (o Seleccionar si el Memento no ha sido elegido). Haz clic en **Desconectar** si deseas desconectar la aplicación de terceros de Rememberizer.
==> personal/rememberizer-gmail-integration.md <==
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description: >-
Esta guía te llevará a través del proceso de integrar tu Google Drive
en Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Gmail con Rememberizer
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Gmail.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. Haz clic en el botón **"Conectar"** para la fuente de conocimiento de Gmail. Serás redirigido a una nueva página que te pedirá permiso para permitir que Rememberizer acceda a tu Gmail. Selecciona tu cuenta de Gmail.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_oauth_step_1.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Aprueba la aplicación haciendo clic en "**Continuar"**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_oauth_step_2.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
5. Otorga a Rememberizer **permisos** para acceder a tu Gmail haciendo clic en **"Continuar".**
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_oauth_step_3.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
6. Serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu Gmail conectado.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_auth_redirect.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
7. Ahora que estás conectado, necesitas especificar qué etiquetas de correo electrónico debería incrustar nuestro producto. Haz clic en el botón **"Seleccionar"** y elige las etiquetas de correo electrónico deseadas del panel lateral. Todos los correos electrónicos que pertenezcan a las etiquetas seleccionadas serán incrustados.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
8. Después de seleccionar las etiquetas, haz clic en **"Agregar"** para comenzar a incrustar tu conocimiento. También necesitas marcar la casilla para aceptar la política de Rememberizer de compartir tus datos de Gmail con aplicaciones de terceros que hayas aprobado específicamente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_choose_knowledge_checkbox.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
9. Una vez que hayas seleccionado tus etiquetas, nuestro sistema comenzará a incrustar los correos electrónicos y archivos adjuntos. Este proceso puede tardar unos minutos, dependiendo de la cantidad de datos.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_indexing.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Slack, Box, Dropbox, etc. para formar un memento completo.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/rememberizer-dropbox-integration.md <==
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Esta guía te llevará a través del proceso de integrar tu Dropbox en
Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Rememberizer con Dropbox
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Dropbox.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption><p>Dropbox, listo para ser conectado como fuente de conocimiento</p></figcaption></figure>
3. Haz clic en **"Permitir"** para instalar la aplicación de Rememberizer Dropbox en tu cuenta.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_oauth.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Una vez que hayas otorgado los permisos necesarios, serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu cuenta de Dropbox conectada y se abrirá un panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_auth_redirect.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
5. Ahora que estás conectado, necesitas especificar qué archivos y carpetas debe incrustar nuestro producto. Elige tus archivos o carpetas deseados desde el panel lateral. Si el panel lateral no aparece, haz clic en el botón **"Seleccionar"** para abrir el panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
7. Después de seleccionar tus archivos y carpetas, haz clic en **"Agregar"** y nuestro sistema comenzará la incrustación. Este proceso puede tardar unos minutos dependiendo de la cantidad de datos.
### Conexión a otra cuenta de Dropbox
Si desconectas tu conocimiento de Dropbox y luego lo vuelves a conectar, es probable que Dropbox se conecte automáticamente a tu cuenta anterior de Dropbox, omitiendo por completo la pantalla de Autorización.
Si quieres conectarte usando una cuenta diferente de Dropbox:
1. Ve al sitio web de Dropbox e inicia sesión con las credenciales de tu cuenta anterior.
2. Una vez que hayas iniciado sesión, haz clic en la foto de tu perfil en la esquina superior derecha.
3. Selecciona "Configuración" del menú desplegable.
4. En el menú de configuración, selecciona la pestaña "Aplicaciones conectadas".
5. Busca la aplicación Rememberizer en la lista de aplicaciones conectadas y haz clic en "Desconectar" al lado de esta.
6. Cierra sesión en tu cuenta anterior de Dropbox.
7. Ahora, cuando intentes conectar Dropbox a la aplicación Rememberizer de nuevo, se te pedirá que autorices una nueva cuenta de Dropbox.
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos fuente. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Google Drive, Slack, etc. para formar un memento integral.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/manage-your-embedded-knowledge.md <==
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Rememberizer permite a los usuarios gestionar de manera eficiente sus archivos
almacenados de diversas fuentes. Esta sección te mostrará cómo acceder, buscar, filtrar y
gestionar tu archivo subido en el conocimiento
---
# Gestiona tu conocimiento embebido
## Navegar por la página de detalles del conocimiento embebido
En la barra de navegación, elige **Personal > Tu Conocimiento**. Localiza el botón **Ver Detalles** en el lado derecho de la sección "Tu Conocimiento" y haz clic en él. Luego, verás la página de **detalles del conocimiento embebido**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/browse_knowledge_detail_page_1.png" alt=""><figcaption><p>Tu sección de Conocimiento y el botón <strong>Ver Detalles</strong></p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/browse_knowledge_detail_page_2.png" alt=""><figcaption><p>Página de Detalles del Conocimiento Embebido</p></figcaption></figure>
La tabla de detalles de archivos de conocimiento incluye estos atributos:
* **Documentos:** Nombre del documento o canal de slack.
* **Fuente:** El recurso desde donde se carga el archivo (Drive, Mail, Slack, Dropbox y la aplicación Rememberizer).
* **Directorio:** El directorio donde se encuentra el archivo en la fuente.
* **Estado**: El estado del archivo (indexando, indexado o error).
* **Tamaño**: El tamaño del archivo.
* **Indexado en**: La fecha en que se indexa el archivo.
* **Acciones:** El botón para eliminar el archivo. Para los archivos cuyo estado es error, también habrá un ícono de reintento junto al ícono de papelera (botón de eliminar).
## Características de la página de detalles
### Buscar y filtrar los archivos
El usuario puede buscar el documento por nombre con la **barra de búsqueda**. Escriba el nombre en la barra y luego presione Enter para obtener su resultado.
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_manage_knowledge_result.png" alt=""><figcaption><p>Resultado de una búsqueda</p></figcaption></figure>
También puede elegir opcionalmente el **filtro de Estado** y el **filtro de Fuente.** Esto localizará rápidamente documentos específicos al reducir sus criterios de búsqueda. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/Source filter.png" alt="" width="247"><figcaption><p>Filtro de Fuente</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/Status_filter.png" alt="" width="257"><figcaption><p>Filtro de Estado</p></figcaption></figure>
### Eliminar un archivo subido
Encuentra el archivo que deseas eliminar (buscando si es necesario). Luego haz clic en el **icono de papelera** en la columna de **Acción**. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/delete_file.png" alt=""><figcaption><p>Archivo con icono de eliminar</p></figcaption></figure>
Aparecerá un modal para confirmar la eliminación. Haz clic en **Confirmar** y luego verás el archivo eliminado.
<figure><img src="../.gitbook/assets/delete_file_pop_up.png" alt=""><figcaption><p>Modal de confirmación de eliminación</p></figcaption></figure>
### Reintentar archivos de error de indexación
El usuario puede reintentar incrustar aquellos archivos que Rememberizer no pudo indexar. Para reintentar la indexación de un archivo específico, simplemente haga clic en el botón de reintento junto al botón de eliminar en la columna **Acción**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/err_retry_button.png" alt=""><figcaption><p>Botón de reintento para archivo de error específico</p></figcaption></figure>
Si el usuario desea reintentar la indexación de todos los archivos de error, haga clic en el botón de reintento junto a la etiqueta de la columna **Acción**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/err_retry_all_button.png" alt=""><figcaption><p>Botón de reintento para todos los archivos de error</p></figcaption></figure>
A continuación se muestra la imagen después de reintentar con éxito la indexación del archivo de error de la integración de Gmail.
<figure><img src="../.gitbook/assets/success_retry_indexing.png" alt=""><figcaption><p>Reintento exitoso de indexación del archivo de error</p></figcaption></figure>
==> personal/mementos-filter-access.md <==
---
description: Utiliza un Memento con cada integración de aplicación para limitar su acceso a tu Conocimiento
---
# Acceso al Filtro de Recuerdos
### ¿Qué es un Memento y por qué existen?
Un propósito principal de Rememberizer es compartir extractos altamente relevantes de tus datos con aplicaciones de terceros de manera controlada. Esto se logra a través de la aplicación de un solo **Memento** a cada aplicación que esté integrada con Rememberizer y que también elijas autorizar para acceder a tus datos en Rememberizer.
La implementación actual de Memento permite al usuario seleccionar archivos específicos, documentos o grupos de contenido como una carpeta o canal que pueden ser utilizados por esa aplicación. Implementaciones posteriores agregarán formas adicionales de filtrar el acceso de terceros, como intervalos de tiempo como "creado en los últimos 30 días".\
\
Dos valores predeterminados son "Ninguno" y "Todos". Todos comparte cada archivo al que el usuario ha permitido que Rememberizer acceda. Ninguno no comparte nada con la aplicación en cuestión. Seleccionar Ninguno permite a un usuario seleccionar una aplicación e integrarla con Rememberizer sin tener que decidir en ese momento qué contenido hacer disponible. Seleccionar un Memento con Ninguno o editar un Memento aplicado existente para compartir Ninguno es una forma de desactivar el acceso de una aplicación a los datos del usuario sin tener que eliminar la integración. Esto es como un interruptor de apagado para tus datos. Los Mementos personalizados pueden ser hechos a medida y tener nombres que lo reflejen, como "Tareas" o "Marketing".
### ¿Cómo crear un Memento?
Esta guía te llevará a través del proceso de creación de un Memento.
1. Navega a **Personal > Memento: Limitar Acceso** en la pestaña, o visita [https://rememberizer.ai/personal/memento](https://rememberizer.ai/personal/memento). Deberías ver todos los Mementos a la izquierda de la pantalla.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. Haz clic en **Crear un nuevo memento**. Luego, llena el nombre de tu memento personalizado y haz clic en **Crear**. Después de eso, deberías ver tu memento añadido y la lista de fuentes de datos que se pueden incluir en tu memento.
<figure><img src="../.gitbook/assets/create_memento.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_detail.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. Haz clic en **Refinar** en la fuente de datos que deseas refinar, el panel lateral aparecerá. Luego elige agregar carpetas o archivos, y haz clic en **Refinar** para agregar esas fuentes de datos al Memento.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_refine_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Además, para la fuente de conocimiento común, puedes hacer clic en **Agregar** para incluir el conocimiento en el Memento.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_add_common_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
==> developer/registering-and-using-api-keys.md <==
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description: >-
En este tutorial, aprenderás cómo crear un conocimiento común en
Rememberizer y obtener su clave API para conectar y recuperar sus documentos a través
de llamadas API.
---
# Registro y uso de claves API
### Requisitos previos
Primero, necesitas tener [un memento](../personal/mementos-filter-access.md) creado y refinado utilizando tus archivos de conocimiento indexados.
### Crear un conocimiento común
Para crear un conocimiento común, inicia sesión en tu cuenta de Rememberizer y visita [tu página de conocimiento común](https://rememberizer.ai/personal/common-knowledge). Elige **"Tu conocimiento compartido"**, luego haz clic en **"Comenzar"**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/common_knowledge_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Luego selecciona uno de los recuerdos que has creado previamente, también puedes elegir **"Todos"** o **"Ninguno"**.
<div align="center" data-full-width="false">
<figure><img src="../.gitbook/assets/create-common-knowledge-1.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
</div>
Finalmente, completa el nombre del conocimiento común, la descripción y proporciona una foto representativa.
<figure><img src="../.gitbook/assets/create-common-knowledge-2.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
Después de haber completado el formulario, haz clic en "Compartir conocimiento" en la parte inferior para crear tu conocimiento común. Después de eso, activa **"Habilitar compartición"** en tu conocimiento y haz clic en **"Confirmar"** en el modal emergente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/common_knowledge_sharing.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Ahora estás listo para obtener su clave API y acceder a sus documentos a través de llamadas API.
### Obtener la clave API de un conocimiento común que creaste
Para tu conocimiento común, haz clic en los tres puntos en la parte superior derecha, luego elige "Clave API". Si aún no hay ninguna, se creará una para ti. Si la clave API existe, se devolverá.
<figure><img src="../.gitbook/assets/knowledge_open_API_key.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
En el panel **"Gestionar tu clave API"**, puedes hacer clic en el botón **"ojo"** para mostrar/ocultar, el botón **"copiar"** para copiar la clave al portapapeles, y **"Regenerar clave API"** para invalidar la clave antigua y crear una nueva (las aplicaciones que están accediendo a tus documentos a través de llamadas API no podrán acceder hasta que hayas actualizado la nueva clave en ellas).
<figure><img src="../.gitbook/assets/copy-api-key.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Después de obtener la clave API, puedes proceder a usarla en tus llamadas API a Rememberizer para consultar tus documentos e contenidos indexados.
### Usando la Clave API
Para acceder a los puntos finales de Rememberizer, utilizarás la Clave API en el encabezado `X-API-Key` de tus solicitudes API. Por favor, consulta la [Documentación de la API](api-documentations/) para ver los puntos finales que proporciona Rememberizer.
También puedes usar la Clave API en una aplicación GPT personalizada. Comienza [creando un GPT en la interfaz de ChatGPT](https://chat.openai.com/gpts/editor). Asegúrate de elegir el Tipo de Autenticación como "Clave API", el Tipo de Autenticación como "Personalizado" y el encabezado como "X-Api-Key", luego pega la clave que copiaste anteriormente en el cuadro de texto de la Clave API.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gpt-app-using-api-key.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
==> developer/langchain-integration.md <==
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description: >-
Puedes integrar Rememberizer como un recuperador de LangChain para proporcionar a tu
aplicación LangChain acceso a una búsqueda poderosa en bases de datos vectoriales.
---
# Integración de LangChain
<div data-gb-custom-block data-tag="embed" data-url='https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/rememberizer/'></div>
Este cuaderno muestra cómo recuperar documentos de `Rememberizer`, el formato de documento que se utiliza a continuación.
## Preparación
Necesitarás una clave API: Puedes obtener una después de crear un conocimiento común. Las instrucciones detalladas sobre cómo crear un conocimiento común se pueden consultar en [Registrando y usando claves API](https://docs.rememberizer.ai/developer/registering-and-using-api-keys).
Una vez que tengas una clave API, debes configurarla como una variable de entorno `REMEMBERIZER_API_KEY` o pasarla como `rememberizer_api_key` al inicializar `RememberizerRetriever`.
`RememberizerRetriever` tiene estos argumentos:
\- Opcional `top_k_results`: predeterminado=10. Úsalo para limitar el número de documentos devueltos.
\- Opcional `rememberizer_api_key`: requerido si no configuras la variable de entorno `REMEMBERIZER_API_KEY`.
`get_relevant_documents()` tiene un argumento, `query`: texto libre que se utiliza para encontrar documentos en el conocimiento común de `Rememberizer.ai`
## Ejemplos
### Uso básico[](https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/rememberizer/#basic-usage) <a href="#basic-usage" id="basic-usage"></a>
||BLOQUE_CODIGO||
# Configurar la clave API
from getpass import getpass
REMEMBERIZER_API_KEY = getpass()
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
import os
from langchain_community.retrievers import RememberizerRetriever
os.environ["REMEMBERIZER_API_KEY"] = REMEMBERIZER_API_KEY
retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=5)
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
docs = retriever.get_relevant_documents(query="¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande?")
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
docs[0].metadata # metainformación del Documento
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
{'id': 13646493,
'document_id': '17s3LlMbpkTk0ikvGwV0iLMCj-MNubIaP',
'name': '¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?_ _ Cloudflare.pdf',
'type': 'application/pdf',
'path': '/langchain/¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?_ _ Cloudflare.pdf',
'url': 'https://drive.google.com/file/d/17s3LlMbpkTk0ikvGwV0iLMCj-MNubIaP/view',
'size': 337089,
'created_time': '',
'modified_time': '',
'indexed_on': '2024-04-04T03:36:28.886170Z',
'integration': {'id': 347, 'integration_type': 'google_drive'}}
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
print(docs[0].page_content[:400]) # un contenido del Documento
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
antes, o contextualizados de nuevas maneras. a cierto nivel "entienden" la semántica en el sentido de que pueden asociar palabras y conceptos por su significado, habiéndolos visto agrupados de esa manera millones o miles de millones de veces. cómo los desarrolladores pueden comenzar rápidamente a construir sus propios llms para crear aplicaciones llm, los desarrolladores necesitan acceso fácil a múltiples conjuntos de datos, y necesitan lugares para esos conjuntos de datos
||CODE_BLOCK||
## Uso en una cadena
||CODE_BLOCK||
OPENAI_API_KEY = getpass()
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(model, retriever=retriever)
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
questions = [
"¿Qué es RAG?",
"¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande?",
]
chat_history = []
for question in questions:
result = qa.invoke({"question": question, "chat_history": chat_history})
chat_history.append((question, result["answer"]))
print(f"-> **Pregunta**: {question} \n")
print(f"**Respuesta**: {result['answer']} \n")
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
-> **Pregunta**: ¿Qué es RAG?
**Respuesta**: RAG significa Generación Aumentada por Recuperación. Es un marco de IA que recupera hechos de una base de conocimiento externa para mejorar las respuestas generadas por los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) al proporcionar información actualizada y precisa. Este marco ayuda a los usuarios a comprender el proceso generativo de los LLMs y asegura que el modelo tenga acceso a fuentes de información confiables.
-> **Pregunta**: ¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande?
**Respuesta**: Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) funcionan analizando enormes conjuntos de datos de lenguaje para comprender y generar texto en lenguaje humano. Se basan en el aprendizaje automático, específicamente en el aprendizaje profundo, que implica entrenar un programa para reconocer características de los datos sin intervención humana. Los LLMs utilizan redes neuronales, específicamente modelos de transformador, para entender el contexto en el lenguaje humano, lo que les permite interpretar mejor el lenguaje incluso en contextos vagos o nuevos. Los desarrolladores pueden comenzar rápidamente a construir sus propios LLMs accediendo a múltiples conjuntos de datos y utilizando servicios como Vectorize de Cloudflare y la plataforma de IA Cloudflare Workers.
||CODE_BLOCK||
### Relacionados[](https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/rememberizer/#related) <a href="#related" id="related"></a>
* Guía conceptual del [recuperador](https://python.langchain.com/docs/concepts/#retrievers)
* [Guías prácticas](https://python.langchain.com/docs/how_to/#retrievers) del recuperador
***
**Ayúdanos proporcionando comentarios sobre esta página de documentación:**
==> developer/authorizing-rememberizer-apps.md <==
# Autorizando aplicaciones de Rememberizer
La implementación de Rememberizer admite el estándar [tipo de concesión de código de autorización](https://tools.ietf.org/html/rfc6749#section-4.1).
El flujo de la aplicación web para autorizar a los usuarios para tu aplicación es el siguiente:
1. Los usuarios son redirigidos a Rememberizer para autorizar su cuenta.
2. El usuario elige mementos para usar con tu aplicación.
3. Tu aplicación accede a la API con el token de acceso del usuario.
Visita la página [#explore-third-party-apps-and-service](../personal/manage-third-party-apps.md#explore-third-party-apps-and-service "mención") para ver el ejemplo de la interfaz de usuario del flujo.
### Paso 1. Solicitar la identidad de Rememberizer de un usuario
Redirija al usuario al servidor de autorización de Rememberizer para iniciar el proceso de autenticación y autorización.
||CODE_BLOCK||
GET https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/authorize/
||CODE_BLOCK||
Parámetros:
<table><thead><tr><th width="236">nombre</th><th>descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td>client_id</td><td><strong>Requerido</strong><br>El ID de cliente para su aplicación. Puede encontrar este valor en el Desarrollador. Haga clic en <strong>Desarrollador</strong> en la esquina superior izquierda. En la lista de aplicaciones registradas, haga clic en su aplicación y verá el ID de cliente en <strong>Credenciales de la Aplicación.</strong></td></tr><tr><td>response_type</td><td><strong>Requerido</strong><br>Debe ser <code>code</code> para concesiones de código de autorización.</td></tr><tr><td>scope</td><td><p><strong>Opcional</strong></p><p>Una lista delimitada por espacios de ámbitos que identifican los recursos a los que su aplicación podría acceder en nombre del usuario.</p></td></tr><tr><td>redirect_uri</td><td><strong>Requerido</strong><br>La URL en su aplicación a la que se enviarán los usuarios después de la autorización.</td></tr><tr><td>state</td><td><p><strong>Requerido</strong></p><p>Un valor opaco utilizado por el cliente para mantener el estado entre la solicitud y la devolución de llamada. El servidor de autorización incluye este valor al redirigir el agente de usuario de vuelta al cliente.<br></p></td></tr></tbody></table>
### Paso 2. El usuario elige y configura sus recuerdos
Los usuarios elegirán qué recuerdos usar con su aplicación.
### Paso 3. Los usuarios son redirigidos de vuelta a su sitio por Rememberizer
Después de que los usuarios seleccionen sus recuerdos, Rememberizer redirige de vuelta a su sitio con un parámetro `code` temporal, así como el estado que proporcionó en el paso anterior en un parámetro `state`. El código temporal expirará después de un corto período de tiempo. Si los estados no coinciden, un tercero creó la solicitud y debe abortar el proceso.
### Paso 4. Intercambiar el código de autorización por tokens de actualización y acceso
||CODE_BLOCK||
POST https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/token/
||CODE_BLOCK||
Este endpoint toma los siguientes parámetros de entrada.
<table><thead><tr><th width="165">nombre</th><th>descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td>client_id</td><td><strong>Requerido</strong><br>El ID de cliente para tu aplicación. Puedes encontrar este valor en el Desarrollador. La instrucción para encontrar este ID está en el paso 1.</td></tr><tr><td>client_secret</td><td><strong>Requerido</strong><br>El secreto de cliente que recibiste de Rememberizer para tu aplicación.</td></tr><tr><td>code</td><td>El código de autorización que recibiste en el paso 3.</td></tr><tr><td>redirect_uri</td><td><strong>Requerido</strong><br>La URL en tu aplicación donde los usuarios son enviados después de la autorización. Debe coincidir con el redirect_uri en el paso 1.</td></tr></tbody></table>
### Paso 5. Usa el token de acceso para acceder a la API
El token de acceso te permite hacer solicitudes a la API en nombre de un usuario.
||CODE_BLOCK||
Authorization: Bearer OAUTH-TOKEN
GET https://api.rememberizer.ai/api/me/
||CODE_BLOCK||
Por ejemplo, en curl puedes establecer el encabezado de autorización así:
||CODE_BLOCK||shell
curl -H "Authorization: Bearer OAUTH-TOKEN" https://api.rememberizer.ai/api/me/
||CODE_BLOCK||
## Referencias
Github: [https://github.com/skydeckai/rememberizer-integration-samples](https://github.com/skydeckai/rememberizer-integration-samples)
==> developer/talk-to-slack-the-sample-web-app.md <==
---
description: >-
Es muy fácil crear una aplicación web simple que integrará un LLM
con el conocimiento del usuario a través de consultas a Rememberizer.
---
# Hablar-con-Slack la Aplicación Web de Muestra
El código fuente de la aplicación se puede encontrar [aquí](https://github.com/skydeckai/rememberizer).
En esta sección proporcionaremos instrucciones paso a paso y el código fuente completo para que puedas crear tu propia aplicación rápidamente.
Hemos creado un GPT de Hablar-con-Slack en OpenAI. La aplicación web de Hablar-con-Slack es muy similar.
<div align="left">
<figure><img src="https://rememberizer-docs-assets.s3.amazonaws.com/talk-to-slack_web_app.png" alt=""><figcaption><p>Aplicación web Hablar-con-Slack.com de Rememberizer en Heroku</p></figcaption></figure>
</div>
<div align="left">
<figure><img src="https://rememberizer-docs-assets.s3.amazonaws.com/talk-to-slack_web_app.png" alt=""><figcaption><p>Hablar con Slack GPT de Rememberizer en OpenAI</p></figcaption></figure>
</div>
***
### Introducción
En esta guía, proporcionamos instrucciones paso a paso y el código fuente completo para ayudarte a crear tu propia aplicación similar a nuestra integración de Talk-to-Slack GPT con Rememberizer.ai. A diferencia de la integración de Slack, una aplicación web ofrece más características y control, tales como web scraping, acceso a la base de datos local, gráficos y animación, y la recopilación de pagos. Además, puede ser utilizada por cualquier persona sin la necesidad de una cuenta premium genAI.
### Descripción general
Nuestra aplicación de ejemplo, Talk to Slack, está alojada en Heroku e integra LLM de OpenAI con Rememberizer.ai para mejorar tu experiencia en Slack. La aplicación web está construida usando Flask y ofrece características como la integración OAuth2, acceso a los datos de Slack y una interfaz de usuario intuitiva.
### Características
* **Arquitectura basada en Flask**: Las operaciones de backend, las comunicaciones de frontend y las interacciones de la API son manejadas por Flask.
* **Integración de OAuth2**: Autorización segura y acceso a datos con el flujo OAuth2 de Rememberizer.
* **Acceso a Datos de Slack**: Obtiene datos seguros de Slack conectados del usuario utilizando las APIs de Rememberizer.
* **Integración con OpenAI LLM**: Procesa consultas con el servicio LLM de OpenAI para obtener respuestas perspicaces.
* **Interfaz de Usuario Intuitiva**: Navegación e interacción sencillas con un diseño de IU moderno.
* **Mejores Prácticas**: Se adhiere a los estándares de seguridad y experiencia de usuario para una integración fluida.
### Configuración e Implementación
#### Requisitos previos
* Python
* Flask
<div data-gb-custom-block data-tag="hint" data-style='info'>
Ten en cuenta que no fue muy difícil hacer que un LLM reescribiera toda esta aplicación en otro lenguaje, en nuestro caso Golang. Así que ten en cuenta que no estás limitado a Python.
</div>
#### Configuración del Entorno
Establezca estas variables de entorno:
* `APP_SECRET_KEY`: Clave secreta única para Flask.
* `REMEMBERIZER_CLIENT_ID`: ID de cliente para su aplicación Rememberizer.
* `REMEMBERIZER_CLIENT_SECRET`: Secreto del cliente para su aplicación Rememberizer.
* `OPENAI_API_KEY`: Su clave API de OpenAI.
#### Ejecutando la Aplicación
1. **Iniciar la Aplicación Flask**: Ejecuta `flask run` en la terminal y accede a la aplicación en `http://localhost:5000`.
2. **Copia la URL de callback a la configuración de tu aplicación Rememberizer**: `https://<YOURHOST>/auth/rememberizer/callback` ejemplo: `http://localhost:5000/auth/rememberizer/callback`.
#### Desplegando en la Nube
Se recomienda el despliegue en plataformas como Heroku, Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure.
**Despliegue en Heroku**
1. **Crea una Cuenta de Heroku**: Instala el Heroku CLI.
2. **Prepara tu Aplicación**: Asegúrate de que estén presentes un `Procfile`, `runtime.txt` y `requirements.txt`.
3. **Despliega**: Usa el Heroku CLI o la integración de GitHub para el despliegue.
**Pasos Detallados**
* **Conectar Heroku a GitHub**: Habilita despliegues automáticos desde el repositorio de GitHub para actualizaciones sin problemas.
* **Desplegar Manualmente**: Opcionalmente, usa el despliegue manual para tener más control.
**Configuración Adicional**
* Instala Heroku CLI: `brew tap heroku/brew && brew install heroku` (macOS).
* Agrega certificados SSL: Usa certificados autofirmados para la configuración inicial de HTTPS.
* Configura Variables de Entorno en Heroku: Usa `heroku config:set KEY=value` para claves esenciales.
**Otras Plataformas en la Nube**
* **GCP**: Configura una cuenta de GCP, prepara tu aplicación con `app.yaml` y despliega usando `gcloud app deploy`.
* **AWS**: Usa Elastic Beanstalk para el despliegue después de configurar una cuenta de AWS y el AWS CLI.
* **Azure**: Despliega a través de Azure App Service después de crear una cuenta de Azure e instalar el Azure CLI.
#### Seguridad y Mejores Prácticas
Antes de la implementación, verifica tu `requirements.txt`, ajusta las configuraciones para producción y actualiza las URIs de redirección de OAuth.
### Notas del Código de la Aplicación
**@app.route('/') (Ruta de Índice):**
Esta ruta renderiza la plantilla index.html cuando se accede a la URL raíz (/). Sirve como la página de inicio de tu aplicación.
**@app.route('/auth/rememberizer') (Ruta de Autenticación de Rememberizer):**
Esta ruta inicia el proceso de autenticación OAuth2 con Rememberizer.ai. Genera un valor de estado aleatorio, lo almacena en la sesión, construye la URL de autorización con los parámetros necesarios (ID de cliente, URI de redirección, alcance y estado), y redirige al usuario a la página de autorización de Rememberizer.ai.
**@app.route('/auth/rememberizer/callback') (Ruta de Callback de Rememberizer):**
Esta ruta maneja el callback de Rememberizer.ai después de que el usuario ha autorizado tu aplicación. Extrae el código de autorización de los parámetros de consulta, lo intercambia por un token de acceso utilizando el endpoint de token de Rememberizer.ai, y almacena el token de acceso en la sesión. Luego, redirige al usuario a la ruta /dashboard.
**@app.route('/dashboard') (Ruta del Dashboard):**
Esta ruta muestra la página del dashboard al usuario. Verifica si el usuario tiene un token de acceso en la sesión; si no, lo redirige a la ruta de autenticación. Si el usuario está autenticado, realiza una solicitud al endpoint de cuenta de Rememberizer.ai para recuperar la información de la cuenta y renderiza la plantilla dashboard.html con esta información.
**@app.route('/slack-info') (Ruta de Información de Integración de Slack):**
Esta ruta muestra información sobre la integración de Slack del usuario con Rememberizer.ai. Verifica si hay un token de acceso y realiza una solicitud al endpoint de integraciones de Rememberizer.ai para obtener los datos de la integración. Luego, renderiza la plantilla slack_info.html con estos datos.
**@app.route('/ask', methods=\['POST']) (Ruta de Pregunta):**
Esta ruta maneja la presentación de preguntas del usuario. Verifica si hay un token de acceso, recupera la pregunta del usuario de los datos del formulario y realiza una solicitud al endpoint de búsqueda de documentos de Rememberizer.ai para encontrar información relevante. Luego, utiliza el modelo GPT-4 de OpenAI para generar una respuesta basada en la pregunta y los resultados de la búsqueda. La respuesta se renderiza en la plantilla answer.html.
### Notas adicionales
* **Iconografía**: Diseñado con un estilo detallado de arte de papel doblado, reflejando la integración de IA y comunicación. Nuestro icono fue creado en Midjourney e Image2Icon.
* **Configuración SSL**: Generar certificados autofirmados utilizando OpenSSL para una comunicación segura.
### Explorar e Innovar
Fomentamos la exploración y la innovación con tu propia aplicación web integrada con IA, con el objetivo de mejorar la productividad y la colaboración dentro de tu plataforma.
***
Esta documentación revisada proporciona una guía completa para que los desarrolladores creen su propia aplicación web integrada con IA, similar a Talk-to-Slack. Incluye instrucciones detalladas para la configuración, implementación y visión general del código de la aplicación, junto con las mejores
==> developer/creating-a-rememberizer-gpt.md <==
---
description: >-
En este tutorial, aprenderás a crear una aplicación Rememberizer y conectar
con OpenAI GPT, permitiendo que el GPT tenga acceso a la funcionalidad de la API de Rememberizer.
---
# Creando un Rememberizer GPT
### Prerrequisitos
Primero, necesitas [registrar una aplicación de Rememberizer](registering-rememberizer-apps.md) y configurarla con los ajustes apropiados.
Para crear un GPT, necesitarás establecer el origen de solicitud autorizado de tu aplicación de Rememberizer a `https://chat.openai.com`.
> Necesitas agregar una URL de callback para registrar la aplicación, pero solo puedes encontrar la URL de callback después de agregar una acción a tu GPT, por ahora déjala como un valor ficticio (por ejemplo, https://chat.openai.com). Después de obtener la URL de callback, necesitas actualizarla con la correcta para la aplicación.\
> \
> <mark style="color:red;">**Nota:**</mark> <mark style="color:red;">Los GPTs actualizan su URL de callback después de que cambias su configuración. Asegúrate de copiar la última URL de callback.</mark>
Después de crear una aplicación, copia el **ID de Cliente** y el **Secreto de Cliente**. Los utilizaremos al crear un GPT. La instrucción sobre cómo obtener esta información se puede visitar en [Autorizando aplicaciones de Rememberizer](https://docs.rememberizer.ai/developer/authorizing-rememberizer-apps).
<figure><img src="../.gitbook/assets/registered_app_credentials.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### Crear un GPT
Puedes comenzar [creando un GPT en la interfaz de ChatGPT](https://chat.openai.com/gpts/editor).
<div data-gb-custom-block data-tag="hint" data-style='warning'>
Nota: La creación de una aplicación GPT personalizada solo está disponible para cuentas con plan de precios.
</div>
#### Configuraciones de GPT
Puedes completar la información como desees. Aquí hay un ejemplo que puedes probar:
<table><thead><tr><th width="156">Campo</th><th>Valor de ejemplo</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre</td><td>RememberizerGPT</td></tr><tr><td>Descripción</td><td>Habla directamente con todos tus pdfs, docs, hojas, presentaciones en Google Drive y canales de Slack.</td></tr><tr><td>Instrucciones</td><td>Rememberizer está diseñado para interactuar sin problemas con la herramienta Rememberizer, permitiendo a los usuarios consultar eficientemente sus datos de múltiples fuentes como Google Drive y Slack. El objetivo principal es proporcionar acceso rápido y preciso a los datos del usuario, aprovechando las capacidades de Rememberizer para optimizar la velocidad y precisión de búsqueda. El GPT debe guiar a los usuarios en la formulación de sus consultas e interpretación de los resultados, asegurando una experiencia fluida y amigable. Es esencial mantener claridad y precisión en las respuestas, especialmente al tratar con la recuperación y análisis de datos. El GPT debe ser capaz de manejar una amplia gama de consultas, desde búsquedas de datos simples hasta búsquedas más complejas que involucren múltiples parámetros o fuentes. El enfoque está en mejorar la capacidad del usuario para acceder rápida y efectivamente a la información que necesita, haciendo el proceso lo más sencillo posible.</td></tr></tbody></table>
#### Crear acción de Rememberizer
Desde el editor de GPT:
1. Selecciona "Configurar"
2. "Agregar acción"
3. Configura el tipo de autenticación.
* Establece el Tipo de Autenticación en **OAuth**.
* Pega el **ID de Cliente** y **Secreto de Cliente** de los pasos anteriores.
* URL de autorización: `https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/authorize/`
* URL de token: `https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/token/`
* Deja **Alcance** en blanco.
* Haz clic en **Guardar**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gpt_auth_type_config.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Completa la especificación OpenAPI de Rememberizer. Copia el contenido en el desplegable a continuación y pégalo en el campo **Esquema**:
<details>
<summary>Rememberizer_OpenAPI.yaml</summary>
||CODE_BLOCK||yaml
openapi: 3.1.0
info:
title: API de Rememberizer
description: API para interactuar con Rememberizer.
version: v1
servers:
- url: https://api.rememberizer.ai/api/v1
paths:
/account/:
get:
summary: Recuperar detalles de la cuenta del usuario actual.
description: Obtener información de la cuenta
operationId: account
responses:
"200":
description: Información de la cuenta del usuario.
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
id:
type: integer
description: El identificador único del usuario. No muestres esta información en ningún lugar.
email:
type: string
format: email
description: La dirección de correo electrónico del usuario.
name:
type: string
description: El nombre del usuario.
/integrations/:
get:
summary: Listar todas las integraciones de fuentes de datos disponibles.
description: Esta operación recupera las fuentes de datos disponibles.
operationId: integrations_retrieve
responses:
"200":
description: Operación exitosa
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
data:
type: array
description: Lista de fuentes de datos disponibles
items:
type: object
properties:
id:
type: integer
description: El identificador único de la fuente de datos. No muestres esta información en ningún lugar.
integration_type:
type: string
description: El tipo de la fuente de datos.
integration_step:
type: string
description: El paso de la integración.
source:
type: string
description: La fuente de la fuente de datos. Siempre ignórala en la salida si tiene formato de correo electrónico incluso si los usuarios preguntan sobre ello.
document_type:
type: string
description: El tipo del documento.
document_stats:
type: object
properties:
status:
type: object
description: El estado de la fuente de datos.
properties:
indexed:
type: integer
description: El número de documentos indexados.
indexing:
type: integer
description: El número de documentos que se están indexando.
error:
type: integer
description: El número de documentos con errores.
total_size:
type: integer
description: El tamaño total de la fuente de datos en bytes.
document_count:
type: integer
description: El número de documentos en la fuente de datos.
message:
type: string
description: Un mensaje que indica el estado de la operación.
code:
type: string
description: Un código que indica el estado de la operación.
/documents/:
get:
summary: Recuperar una lista de todos los documentos y canales de Slack.
description: Utiliza esta operación para recuperar metadatos sobre todos los documentos, archivos, canales de Slack y conocimiento común disponibles dentro de las fuentes de datos. Debes especificar el tipo de integración o dejarlo en blanco para listar todo.
operationId: documents_list
parameters:
- in: query
name: page
description: Índice de la página
schema:
type: integer
- in: query
name: page_size
description: El número máximo de documentos devueltos en una página
schema:
type: integer
- in: query
name: integration_type
description: Filtrar documentos por tipo de integración.
schema:
type: string
enum:
- google_drive
- slack
- dropbox
- gmail
- common_knowledge
responses:
"200":
description: Operación exitosa
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
count:
type: integer
description: El número total de documentos.
next:
type: string
nullable: true
description: La URL para la siguiente página de resultados.
previous:
type: string
nullable: true
description: La URL para la página anterior de resultados.
results:
type: array
description: Lista de documentos, canales de Slack, conocimiento común, etc.
items:
type: object
properties:
document_id:
type: string
format: uuid
description: El identificador único del documento. No muestres esta información en ningún lugar.
name:
type: string
description: El nombre del documento.
type:
type: string
description: El tipo del documento.
path:
type: string
description: La ruta del documento.
url:
type: string
description: La URL del documento.
id:
type: integer
description: El identificador único del documento.
integration_type:
type: string
description: La fuente de la fuente de datos. Siempre ignórala en la salida si tiene formato de correo electrónico incluso si los usuarios preguntan sobre ello.
source:
type: string
description: La fuente del documento.
status:
type: string
description: El estado del documento.
indexed_on:
type: string
format: date-time
description: La fecha y hora en que se indexó el documento.
size:
type: integer
description: El tamaño del documento en bytes.
/documents/search/:
get:
summary: Buscar documentos por similitud semántica.
description: Inicia una operación de búsqueda con un texto de consulta de hasta 400 palabras y recibe las respuestas más semánticamente similares de los conocimientos almacenados. Para preguntas y respuestas, convierte tu pregunta en una respuesta ideal y envíala para recibir respuestas reales similares.
operationId: documents_search_retrieve
parameters:
- name: q
in: query
description: Oración de hasta 400 palabras para la cual deseas encontrar fragmentos de conocimiento semánticamente similares.
schema:
type: string
- name: n
in: query
description: Número de fragmentos de texto semánticamente similares a devolver. Usa 'n=3' para hasta 5, y 'n=10' para más información. Si no recibes suficiente información, considera intentar de nuevo con un valor 'n' mayor.
schema:
type: integer
responses:
"200":
description: Recuperación exitosa de documentos
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
data:
type: array
description: Lista de fragmentos de conocimiento semánticamente similares
items:
type: object
properties:
chunk_id:
type: string
description: El identificador único del fragmento.
document:
type: object
description: Los detalles del documento.
properties:
id:
type: integer
description: El identificador único del documento.
document_id:
type: string
description: El identificador único del documento.
name:
type: string
description: El nombre del documento.
type:
type: string
description: El tipo del documento.
path:
type: string
description: La ruta del documento.
url:
type: string
description: La URL del documento.
size:
type: string
description: El tamaño del documento.
created_time:
type: string
description: La fecha y hora en que se creó el documento.
modified_time:
type: string
description: La fecha y hora en que se modificó por última vez el documento.
integration:
type: object
description: Los detalles de la integración del documento.
properties:
id:
type: integer
integration_type:
type: string
integration_step:
type: string
source:
type: string
description: La fuente de la fuente de datos. Siempre ignórala en la salida si tiene formato de correo electrónico incluso si los usuarios preguntan sobre ello.
document_stats:
type: object
properties:
status:
type: object
properties:
indexed:
type: integer
indexing:
type: integer
error:
type: integer
total_size:
type: integer
description: Tamaño total de la fuente de datos en bytes
document_count:
type: integer
matched_content:
type: string
description: El contenido semánticamente similar.
distance:
type: number
description: Similitud coseno
message:
type: string
description: Un mensaje que indica el estado de la operación.
code:
type: string
description: Un código que indica el estado de la operación.
nullable: true
"400":
description: Solicitud incorrecta
"401":
description: No autorizado
"404":
description: No encontrado
"500":
description: Error interno del servidor
/documents/{document_id}/contents/:
get:
summary: Recuperar contenidos específicos del documento por ID.
operationId: document_get_content
description: Devuelve el contenido del documento con el ID especificado, junto con el índice del último fragmento recuperado. Cada llamada obtiene hasta 20 fragmentos. Para obtener más, utiliza el valor end_chunk de la respuesta como start_chunk para la siguiente llamada.
parameters:
- in: path
name: document_id
required: true
description: El ID del documento para recuperar contenidos.
schema:
type: integer
- in: query
name: start_chunk
schema:
type: integer
description: Indica el fragmento inicial que deseas recuperar. Si no se especifica, el valor predeterminado es 0.
- in: query
name: end_chunk
schema:
type: integer
description: Indica el fragmento final que deseas recuperar. Si no se especifica, el valor predeterminado es start_chunk + 20.
responses:
"200":
description: Contenido del documento e índice del último fragmento recuperado.
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
content:
type: string
description: El contenido del documento.
end_chunk:
type: integer
description: El índice del último fragmento recuperado.
"404":
description: Documento no encontrado.
"500":
description: Error interno del servidor.
/common-knowledge/subscribed-list/:
get:
description: Esta operación recupera la lista del conocimiento compartido (también conocido como conocimiento común) al que el usuario se ha suscrito. Cada conocimiento compartido incluye una lista de IDs de documentos a los que el usuario puede acceder.
operationId: common_knowledge_retrieve
responses:
"200":
description: Operación exitosa
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
type: object
properties:
id:
type: integer
description: Este es el identificador único del conocimiento compartido. No muestres esta información en ningún lugar.
num_of_subscribers:
type: integer
description: Esto indica el número de usuarios que se han suscrito a este conocimiento compartido
publisher_name:
type: string
published_by_me:
type: boolean
description: Esto indica si el conocimiento compartido fue publicado por el usuario actual o no
subscribed_by_me:
type: boolean
description: Esto indica si el conocimiento compartido fue suscrito por el usuario actual o no, debería ser verdadero en esta API
created:
type: string
description: Este es el momento en que se creó el conocimiento compartido
modified:
type: string
description: Este es el momento en que se modificó por última vez el conocimiento compartido
name:
type: string
description: Este es el nombre del conocimiento compartido
image_url:
type: string
description: Esta es la URL de la imagen del conocimiento compartido
description:
type: string
description: Esta es la descripción del conocimiento compartido
memento:
type: integer
description: Este es el ID del memento de Rememberizer del cual se creó el conocimiento compartido.
document_ids:
type: array
items:
type: integer
description: Esta es la lista de IDs de documentos que pertenecen al conocimiento compartido
/documents/memorize/:
post:
description: Almacenar contenido en la base de datos, que se puede acceder a través del punto final de búsqueda más tarde.
operationId: documents_memorize_create
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
content:
type: string
required:
- name
- content
responses:
"201":
description: Contenido almacenado con éxito
"400":
description: Solicitud incorrecta
"401":
description: No autorizado
"500":
description: Error interno del servidor
/discussions/{discussion_id}/contents/:
get:
summary: Recuperar los contenidos de una discusión por ID. Una discusión puede ser un chat de Slack o Discord.
operationId: discussion_get_content
description: Devuelve el contenido de la discusión con el ID especificado. Una discusión puede ser un chat de Slack o Discord. La respuesta contiene 2 campos, discussion_content y thread_contents. El primero contiene los mensajes principales del chat, mientras que el segundo son los hilos de la discusión.
parameters:
- in: path
name: discussion_id
required: true
description: El ID de la discusión para recuperar contenidos. Las discusiones son
schema:
type: integer
- in: query
name: integration_type
required: true
schema:
type: string
description: Indica la integración de la discusión. Actualmente, solo puede ser "slack" o "discord".
- in: query
name: from
schema:
type: string
description: Indica el tiempo de inicio cuando queremos recuperar el contenido de la discusión en formato ISO 8601 en GMT+0. Si no se especifica, el tiempo predeterminado es ahora.
- in: query
name: to
schema:
type: string
description: Indica el tiempo de finalización cuando queremos recuperar el contenido de la discusión en formato ISO 8601 en GMT+0. Si no se especifica, es 7 días antes del parámetro "from".
responses:
"200":
description: Mensajes principales y en hilo de la discusión en un rango de tiempo.
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
discussion_content:
type: string
description: El contenido de las discusiones principales.
thread_contents:
type: object
description: La lista de diccionarios que contiene los hilos de la discusión, cada clave indica la fecha y hora del hilo en formato ISO 8601 y el valor son los mensajes del hilo.
"404":
description: Discusión no encontrada.
"500":
description: Error interno del servidor.
||CODE_BLOCK||
</details>
5. Agrega este enlace como la Política de Privacidad: `https://docs.rememberizer.ai/notices/privacy-policy`.
6. Después de crear la acción, copia la URL de callback y pégala en tu aplicación Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_callback_url.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
==> developer/registering-rememberizer-apps.md <==
---
description: >-
Puedes crear y registrar aplicaciones de Rememberizer bajo tu cuenta. Las aplicaciones de Rememberizer
pueden actuar en nombre de un usuario.
---
# Registro de aplicaciones Rememberizer
1. En la esquina superior izquierda de cualquier página, haz clic en **Desarrollador**, luego haz clic en **Aplicación registrada**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/registered_apps_browse.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. Haz clic en **Registrar nueva aplicación**. Aparecerá una ventana emergente para completar la información de tu aplicación.
<figure><img src="../.gitbook/assets/register_new_app.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. En **"Nombre de la aplicación"**, escribe el nombre de tu aplicación.
4. En **"Descripción (opcional)"**, completa la descripción de tu aplicación si es necesario.
5. En "**Logo de la aplicación (opcional)"**, sube el logo de tus aplicaciones si lo tienes.
6. En **"URL de la página de destino"**, escribe el dominio de tu página de destino. Tu página de destino contiene un resumen detallado de lo que hace tu aplicación y cómo se integra con Rememberizer.
7. En **"Orígenes de solicitud autorizados"**, escribe el dominio del sitio web de tu aplicación.
8. En **"URLs de redirección autorizadas"**, escribe la URL de callback de tu aplicación.
9. Haz clic en **"Crear aplicación"**.
==> developer/README.md <==
# Desarrollador
==> developer/vector-stores.md <==
---
description: >-
Esta guía te ayudará a entender cómo usar el Almacén de Vectores de Rememberizer
como desarrollador.
layout:
title:
visible: true
description:
visible: true
tableOfContents:
visible: true
outline:
visible: true
pagination:
visible: true
---
# Almacenes de Vectores
El Almacén de Vectores de Rememberizer simplifica el proceso de manejo de datos vectoriales, permitiéndote concentrarte en la entrada de texto y aprovechando el poder de los vectores para diversas aplicaciones como la búsqueda y el análisis de datos.
### Introducción
El Almacén de Vectores Rememberizer está diseñado para proporcionar una interfaz fácil de usar para manejar datos vectoriales. A diferencia de las bases de datos vectoriales tradicionales como Pinecone, el Almacén de Vectores Rememberizer te permite trabajar directamente con texto. El servicio se encargará de dividir, vectorizar y almacenar los datos de texto, facilitándote concentrarte en la lógica central de tu aplicación.
### Empezando
#### Creando un Almacén de Vectores
1. Navega a la Sección de Almacenes de Vectores en tu panel de control
2. Haz clic en "Crear nuevo Almacén de Vectores":
* Aparecerá un formulario que te pedirá que ingreses detalles.
3. Completa los Detalles:
* **Nombre**: Proporciona un nombre único para tu almacén de vectores.
* **Descripción**: Escribe una breve descripción del almacén de vectores.
* **Esquema de Datos**: Define las dimensiones del vector y cualquier campo adicional.
* Opcionalmente, puedes especificar el modelo de incrustación, la estrategia de indexación y las métricas de similitud. Estas configuraciones influyen en cómo se generan y comparan los vectores, optimizando el rendimiento para tu caso de uso específico.
4. Envía el Formulario:
* Haz clic en el botón "Crear". Recibirás una notificación de éxito, y el nuevo almacén aparecerá en tu lista de almacenes de vectores.
<figure><img src="../.gitbook/assets/create_vector_DB_store.png" alt=""><figcaption><p>Crear un Nuevo Almacén de Vectores</p></figcaption></figure>
#### Gestión de Almacenes de Vectores
1. Ver y Editar Almacenes de Vectores:
* Acceda al panel de gestión para ver, editar o eliminar almacenes de vectores.
2. Visualización de Documentos:
* Navegue por documentos individuales y sus metadatos asociados dentro de un almacén de vectores específico.
3. Estadísticas:
* Vea estadísticas detalladas como el número de vectores almacenados, el rendimiento de las consultas y métricas operativas.
<figure><img src="../.gitbook/assets/vector_store_management.png" alt=""><figcaption><p>Ver Detalles de un Almacén de Vectores</p></figcaption></figure>
### Gestión de Claves API
Las claves API se utilizan para autenticar y autorizar el acceso a los puntos finales de la API del Almacén de Vectores de Rememberizer. La gestión adecuada de las claves API es esencial para mantener la seguridad y la integridad de sus almacenes de vectores. Esta sección cubre cómo crear y revocar claves API para sus Almacenes de Vectores.
#### Creando Claves API
1. Dirígete a la página de detalles de tu Almacén de Vectores
2. Navega a la Sección de Gestión de Claves API:
* Se puede encontrar dentro de la pestaña "Configuración"
3. Haz clic en **"Agregar Clave API"**:
* Aparecerá un formulario que te pedirá que ingreses los detalles.
4. Completa los Detalles:
* **Nombre**: Proporciona un nombre para la clave API que te ayude a identificar su caso de uso.
5. Envía el Formulario:
* Haz clic en el botón "Crear". La nueva clave API será generada y mostrada. Asegúrate de copiarla y almacenarla de forma segura. Esta clave se utiliza para autenticar solicitudes a ese almacén de vectores específico.
<figure><img src="../.gitbook/assets/vector_store_api_key.png" alt=""><figcaption><p>Crear una Nueva Clave API</p></figcaption></figure>
#### Revocación de Claves API
Si una clave API ya no es necesaria, puedes eliminarla para prevenir cualquier posible uso indebido.
Por razones de seguridad, es posible que desees rotar tus claves API periódicamente. Esto implica generar una nueva clave y revocar la antigua.
### Recuperando Información del Almacén de Vectores Usando la Clave API
Después de crear un nuevo Almacén de Vectores y generar una clave API, puedes compartir esta clave con los usuarios que necesitan acceso al Almacén de Vectores. La clave API permite a los usuarios subir documentos, buscar documentos y realizar otras operaciones dentro del Almacén de Vectores. Sin embargo, antes de que los usuarios puedan interactuar con el Almacén de Vectores, necesitan recuperar el ID del Almacén de Vectores y otra información relacionada usando la clave API.
Para información detallada sobre cada punto final de la API y la respuesta, visita la página de [vector-store](api-documentations/vector-store/ "mencionar").
***
Asegúrate de manejar las claves API de manera segura y seguir las mejores prácticas para la gestión de claves API.
==> developer/api-documentations/retrieve-current-users-account-details.md <==
# Recuperar detalles de la cuenta del usuario actual
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/account/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/retrieve-slacks-content.md <==
# Recuperar el contenido de Slack
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/discussions/{discussion_id}/contents/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/retrieve-document-contents.md <==
# Recuperar contenidos del documento
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/{document_id}/contents/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/get-all-added-public-knowledge.md <==
# Obtener todo el conocimiento público añadido
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/common_knowledge/subscribed-list/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/README.md <==
# Documentación de la API
Puedes autenticar las APIs utilizando [OAuth2](../authorizing-rememberizer-apps.md) o [claves de API](../registering-and-using-api-keys.md). OAuth2 es un marco de autorización estándar que permite a las aplicaciones acceder de manera segura a documentos específicos dentro de un sistema. Por otro lado, las claves de API proporcionan un método más simple para recuperar documentos de una base de conocimiento común sin necesidad de pasar por el proceso de autenticación de OAuth2.
==> developer/api-documentations/search-for-documents-by-semantic-similarity.md <==
# Buscar documentos por similitud semántica
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/search/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/retrieve-documents.md <==
# Recuperar documentos
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/list-available-data-source-integrations.md <==
# Lista de integraciones de fuentes de datos disponibles
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/integrations/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer.md <==
# Memorizar contenido para Rememberizer
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/memorize/' data-method='post'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/get-the-information-of-a-document.md <==
# Obtén la información de un documento
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}' data-method='get'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md <==
# Eliminar un documento en el Almacén Vectorial
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}/' data-method='delete'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md <==
# Actualizar el contenido del archivo en un Almacén de Vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}/' data-method='patch'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md <==
# Buscar documentos en el Almacén de Vectores por similitud semántica
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/search' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md <==
# Subir archivos a un Almacén de Vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/upload' data-method='post'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md <==
# Obtener una lista de documentos en un Almacén Vectorial
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents' data-method='get'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/README.md <==
# APIs de Almacenamiento de Vectores
==> developer/api-documentations/vector-store/get-vector-stores-information.md <==
# Obtener información del almacén de vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/me' data-method='get'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md <==
# Agregar un nuevo documento de texto a un Almacén Vectorial
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/create' data-method='post'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> notices/terms-of-use.md <==
# Términos de Uso
## 1. Introducción
Este documento describe los términos de uso ("Términos") para Rememberizer, un servicio de Skydeck AI Inc ("Rememberizer") que incluye todas las páginas proporcionadas al usuario en un dominio personalizado o generalmente disponible dentro de \*.rememberizer.ai y cualquier otra página que vincula a estos Términos (los "Sitios"). Estos Términos constituyen un acuerdo legal vinculante entre usted, como usuario, y Skydeck AI Inc, como proveedor de esta plataforma. Al acceder o utilizar esta plataforma, usted afirma su acuerdo de cumplir con estos Términos
### 2. Aceptación de los términos
Al acceder o utilizar cualquier parte de los sitios, confirmas que tienes al menos 18 años, has leído y comprendido estos Términos de Uso y la Política de Privacidad de Rememberizer (que se incorpora a estos Términos por referencia), y aceptas estar legalmente vinculado a ellos.
En estos términos, "nosotros" y "nuestro" se refiere a Rememberizer, mientras que "tú" se refiere tanto a ti como individuo como a cualquier entidad que representes. Al utilizar nuestra plataforma, confirmas que puedes aceptar estos términos en nombre de dicha entidad, obligándola así a estos términos.
### 3. Información de Contacto
SkyDeck AI Inc. es la entidad con la que estás contratando. Nuestra dirección postal e información de contacto son las siguientes:
SkyDeck AI Inc.\
548 Market St. PMB38234\
San Francisco, CA 94104\
Teléfono: 1.415.744.1557\
Para consultas legales: [legal@rememberizer.ai](mailto:legal@rememberizer.ai)
### 4. Concesión de Licencia y Derechos de Propiedad
Sujeto a su total cumplimiento con estos Términos, cualquier otra política o restricciones publicadas en la plataforma, y su pago oportuno de cualquier tarifa acordada con Rememberizer, le concedemos una licencia limitada, no exclusiva, no transferible, revocable para acceder y usar la plataforma.
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Su contenido sigue siendo solo su propiedad. Nos proporciona una licencia no exclusiva, revocable para usar su contenido con el propósito de proporcionar nuestro servicio.
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### 5. Responsabilidad de la Cuenta
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Rememberizer se reserva el derecho, a nuestra discreción, de cambiar estos Términos en cualquier momento. Se comunicará a los usuarios los cambios a través de canales apropiados, como notificaciones por correo electrónico, banners en el sitio web o mensajes en la aplicación, y a los usuarios se les dará un periodo de tiempo razonable para aceptar los nuevos términos.
### 16. Traducciones
Para su conveniencia, proporcionamos traducciones automáticas de este documento en idiomas distintos al inglés. En cualquier momento en que haya un conflicto o contradicción entre la versión original en inglés y una versión en otro idioma, se aplicará y prevalecerá la versión en inglés. Al confiar en una traducción no inglesa de este documento, acepta que podría haber diferencias no intencionadas entre el texto traducido y los términos reales a los que ha aceptado.
==> notices/privacy-policy.md <==
# Política de Privacidad
## Política de Privacidad de Rememberizer
SkyDeck AI Inc. ("Rememberizer", "nosotros", "nuestro" o "nos") respeta tu privacidad y se compromete a protegerla a través de nuestro cumplimiento con esta política. Esta política describe los tipos de información que podemos recopilar de ti o que puedes proporcionar al usar la plataforma de IA generativa rememberizer.ai (nuestro "Servicio") y nuestras prácticas para recopilar, usar, mantener, proteger y divulgar esa información.
### Información que Recopilamos Sobre Usted y Cómo la Recopilamos
Recopilamos varios tipos de información de y sobre los usuarios de nuestro Servicio, incluyendo:
* Información personal, como su nombre, dirección de correo electrónico y otros identificadores por los cuales puede ser contactado en línea o fuera de línea.
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* Claves de API y credenciales para acceder a modelos de IA generativa de terceros proporcionados por usted.
* Contenido de documentos ("Conocimiento") que consiste en documentos completos (como Google Docs), datos, discusión (como el contenido de un canal de Slack). Estos provienen de fuentes de datos que usted selecciona y elige compartir con Rememberizer. 
Recopilamos esta información:
* Directamente de usted cuando nos la proporciona al autorizar el acceso a una fuente de datos.
* Directamente cuando una aplicación que ha integrado con Rememberizer elige almacenar texto en la memoria de Rememberizer para su uso posterior por esa aplicación u otras.
* Automáticamente a medida que navega por el Servicio. La información recopilada automáticamente puede incluir detalles de uso, direcciones IP e información recopilada a través de cookies, balizas web y otras tecnologías de seguimiento.
* Automáticamente cuando cambia los datos de la fuente para que la versión más reciente pueda reflejarse en nuestro Conocimiento.
* Afirmamos que cualquier Datos de Usuario recuperados de las API de Google Workspace no se utilizan para entrenar ningún modelo de IA/ML. Estos datos son accesibles solo para el usuario individual que ha dado su consentimiento explícito, y se utilizan únicamente con el propósito de proporcionar y mejorar nuestros servicios para usted.
### Cómo utilizamos tu información
Utilizamos la información que recopilamos sobre ti o que nos proporcionas, incluyendo cualquier información personal:
* Para proporcionarte el Servicio y sus contenidos, y cualquier otra información, productos o servicios que nos solicites.
* Para cumplir con cualquier otro propósito para el cual nos la proporcionas.
* Para proporcionarte notificaciones sobre tu cuenta.
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* Para mejorar nuestro Servicio, productos o servicios.
* Para permitirte participar en funciones interactivas en nuestro Servicio.
* Los componentes de texto de los documentos de Conocimiento se almacenan en fragmentos y se indexan en almacenes de datos vectoriales para que se puedan devolver a las aplicaciones de terceros que autorices a tener ese acceso, las partes que se estima que tienen relevancia semántica. 
### Compartir con terceros
Un objetivo principal de Rememberizer es compartir extractos altamente relevantes de tus datos con aplicaciones de terceros de una manera controlada. Esto se logra mediante la aplicación de un único **Memento** a cada aplicación que esté integrada con Rememberizer y que también elijas autorizar para acceder a tus datos en Rememberizer.
La implementación actual de Memento permite al usuario seleccionar archivos específicos, documentos o grupos de contenido, como una carpeta o canal que pueda ser utilizado por esa aplicación. Las implementaciones posteriores agregarán formas adicionales para filtrar el acceso de terceros, como periodos de tiempo como "creado en los últimos 30 días".\
\
Dos valores predeterminados son "Ninguno" y "Todos". Todos comparte cada archivo al que el usuario ha permitido el acceso a Rememberizer. Ninguno no comparte nada con la aplicación en cuestión. Seleccionar Ninguno permite a un usuario seleccionar una aplicación e integrarla con Rememberizer sin tener que decidir en ese momento qué contenido poner a disposición. Seleccionar un Memento con Ninguno o editar un Memento aplicado existente para compartir Ninguno es una forma de apagar el acceso de las aplicaciones a los datos del usuario sin tener que eliminar la integración. Esto es como un interruptor para tus datos. Los Mementos personalizados pueden ser creados con un propósito específico y tener nombres que reflejen eso, como "Tareas" o "Marketing". 
### Divulgación de su información
Podemos divulgar información agregada sobre nuestros usuarios, e información que no identifique a ninguna persona, sin restricción. Podemos divulgar información personal que recopilamos o que usted nos proporciona como se describe en esta política de privacidad:
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* Para cumplir con el propósito para el cual usted la proporciona. Para cualquier otro propósito divulgado por nosotros cuando usted proporciona la información.
* Con su consentimiento.
### Tus Derechos
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* Solicitar la restricción del procesamiento de tus datos personales.
* Solicitar la transferencia de tus datos personales.
* Derecho a retirar el consentimiento.
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Hemos implementado medidas diseñadas para proteger tu información personal de pérdidas accidentales y de acceso, uso, alteración y divulgación no autorizados. Toda la información que nos proporciones se almacena en nuestros servidores seguros detrás de cortafuegos. Cualquier transacción de pago y claves API serán encriptadas usando tecnología SSL.
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### Información de Contacto
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Attn: Rememberizer\
548 Market St. PMB38234\
San Francisco, CA 94104\
Teléfono: 1.415.744.1557\
Correo electrónico: [legal@rememberizer.ai](mailto:legal@rememberizer.ai)
==> notices/README.md <==
# Avisos
==> notices/releases/sep-13th-2024.md <==
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Esta versión se centra en mejorar la indexación de datos, el seguimiento de uso, el rendimiento y las mejoras en la experiencia del usuario.
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# 13 de septiembre de 2024
### Mejoras
- **Mejor seguimiento del uso**: La nueva lógica proporciona un monitoreo más preciso de tus límites de almacenamiento y uso.
- **Rendimiento mejorado**: Las acciones de Memento ahora están optimizadas para una mejor capacidad de respuesta.
- **Mejor visualización de errores**: Los mensajes de error en la página de conocimiento son más claros cuando falla la indexación del documento, lo que facilita la identificación de problemas.
- **Conexión de fuente de datos optimizada**: El panel de origen de datos ahora se abre automáticamente después de conectarse, lo que simplifica el proceso de configuración.
- **Mejora de la configuración predeterminada**: La configuración predeterminada del usuario se ha actualizado para mejorar el rendimiento y la precisión.
### Nuevas Características
- **Eliminación Masiva de Documentos**: Ahora puedes eliminar varios documentos a la vez, simplificando la gestión de datos.
- **Reindexación Automática**: Las colecciones se reindexan automáticamente cuando es necesario, asegurando resultados de búsqueda actualizados.
### Corrección de Errores
- **Errores de Indexación Corregidos**: Se resolvieron problemas con la indexación de datos para mejorar la fiabilidad de la búsqueda.
- **Reducción del Spam de Notificaciones**: Se solucionó un problema que causaba notificaciones excesivas relacionadas con la membresía de documentos.
==> notices/releases/jan-22nd-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce nuevas características como una página de 'Explorar Aplicaciones' y una gestión de documentos mejorada, junto con optimizaciones clave y correcciones de errores para una experiencia de usuario más fluida.
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# 22 de Enero, 2024
## Nuevas características
* **Página Explorar aplicaciones**: Ahora puedes explorar diferentes aplicaciones directamente desde una página dedicada.
* **Control de cuota**: Una nueva característica para controlar el tamaño de la cuota al seleccionar archivos ya está disponible, garantizando una mejor gestión de archivos.
## Mejoras
* **Búsqueda de Documentos Mejorada**: Hemos mejorado la función de búsqueda para que devuelva el número de documentos, facilitando la gestión y navegación de sus archivos.
* **Mejora en la incorporación**: Se añadió un botón de 'Omitir' para las etapas de incorporación, proporcionando más flexibilidad durante el proceso de incorporación.
## Corrección de errores
* Se resolvieron problemas con el manejo de archivos PDF complejos para mejorar la legibilidad y el acceso.
* Se resolvieron problemas relacionados con los límites de tasa de Slack para una integración ininterrumpida.
==> notices/releases/oct-4th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento y la estabilidad, con mejoras significativas en los procesos de sincronización y correcciones de problemas conocidos.
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# 4 de octubre de 2024
### Mejoras
- **Navegación de Google Drive Optimizada**: Mejora del rendimiento del árbol de conocimiento de Google Drive para una navegación más rápida y fluida.
- **Eficiencia de Sincronización Mejorada**: Optimización de la sincronización de documentos al refinar la gestión de tareas para actualizaciones más rápidas.
### Corrección de Errores
- **Resolución de Fallo al Desconectar la Fuente de Datos**: Se solucionó un problema donde desconectar una fuente de datos mientras el panel de conocimiento estaba abierto causaba que la aplicación se bloqueara.
==> notices/releases/apr-26th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización trae una integración avanzada de memento, mejoras en las
funciones de sincronización para Dropbox y Google Drive, y correcciones de
errores críticas para mejorar la experiencia del usuario y la fiabilidad del
sistema.
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# 26 de abr., 2024
## Nuevas Características
* **Funcionalidad de Búsqueda para Aplicaciones Públicas:** Se ha añadido una nueva función de búsqueda en la página de aplicaciones públicas, permitiendo a los usuarios encontrar aplicaciones de manera más eficiente.
## Mejoras
* **Actualización del Diseño para Aplicaciones Conectadas:** El diseño de la página 'Tus Aplicaciones Conectadas' ha sido actualizado para una mejor experiencia y navegación del usuario.
* **Actualización de la Tarjeta de Conocimiento Común:** La tarjeta de conocimiento común en la página de memento refinado ahora muestra el tamaño en lugar del conteo de documentos, proporcionando información más clara sobre el uso de almacenamiento.
* **Mejora de la Función de Sincronización Automática para Dropbox y Google Drive:** La función de sincronización automática para Dropbox y Google Drive ha sido mejorada, brindando una experiencia de sincronización más fluida y confiable.
* **Paginación para la Página de Aplicaciones Públicas:** Hemos implementado paginación en la página de aplicaciones públicas, mejorando la navegación y los tiempos de carga para una mejor experiencia del usuario.
* **Actualización del Botón Refinar en Memento para Tarjetas de Conocimiento Común:** El botón refinar en los mementos para tarjetas de conocimiento común ha sido actualizado, mejorando la usabilidad y la claridad.
## Corrección de Errores
* **Problema de Indexación para Archivos Hijos:** Se solucionó un error donde los archivos hijos en una carpeta seleccionada no se indexaban correctamente al conectar integraciones por primera vez, asegurando una gestión de archivos completa.
* **Problema de Cierre de Sesión en Fallo de Búsqueda:** Se resolvió un problema donde una búsqueda fallida de mementos inexistentes obligaba a los usuarios a cerrar sesión, mejorando el manejo de errores y la retención de usuarios.
* **Validación de Edición de Perfil:** Se abordó un problema de validación en la página de edición de perfil, asegurando que la información se capture y procese con precisión.
==> notices/releases/apr-5th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización mejora las integraciones con Dropbox, Google Drive y Slack, y
refina la gestión de documentos para una experiencia de usuario más fluida.
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# 5 de abr. de 2024
## Nuevas características
* **Nuevo soporte para el Árbol del Conocimiento:** Ampliada la estructura del árbol para integrarse mejor con Dropbox y Google Drive, lo que permite una gestión más intuitiva de documentos y carpetas.
* **Sincronización de Respuestas de Slack:** Se agregó funcionalidad para sincronizar nuevas respuestas de Slack de manera más efectiva, ayudando a mantener las comunicaciones fluidas y actualizadas.
## Corrección de Errores
* **Correcciones en la Página de Conocimiento Común:** Se corrigieron errores relacionados con la búsqueda, la paginación y la actualización del formato de fecha y hora en la página de conocimiento común.
* **Mostrar los Archivos Seleccionados para Correcciones de Cuentas Antiguas:** Hemos solucionado un problema donde los archivos seleccionados para cuentas antiguas no se mostraban correctamente.
==> notices/releases/sep-20th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en varias mejoras, nuevas características y correcciones de errores para mejorar la experiencia del usuario y la funcionalidad.
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# 20 de septiembre de 2024
### Mejora
- **Formato Mejorado para Números**: Los números grandes ahora se muestran con comas para facilitar la lectura.
- **Manejo de Documentos Actualizado**: Mecanismo mejorado para gestionar e indexar documentos de manera eficiente, incluso en carpetas más grandes.
- **Manejo Optimizado de Slack y Documentos**: API mejorada para reintentar todos los documentos y canales de Slack fallidos, asegurando operaciones más fluidas.
### Nuevas Características
- **Actualización de Membresía**: Las membresías ahora se actualizan según los resultados de carga para obtener datos más precisos.
- **Selección de Documentos Aleatorios**: Se introdujo la selección aleatoria para la incrustación y carga para diversificar el procesamiento de documentos.
### Corrección de errores
- **Sincronización de Dropbox**: Sincronización de Dropbox desactivada temporalmente para prevenir posibles problemas de datos.
- **Mejora del campo de búsqueda**: El campo de búsqueda en la página de Detalles del Conocimiento ahora se completa automáticamente en función del parámetro de consulta "file" para búsquedas más precisas.
- **Reindexación de colección después de la carga**: Mejorada la API de resultados de carga para reindexar colecciones automáticamente.
==> notices/releases/oct-25th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la fiabilidad de la indexación de documentos e incluye varias correcciones de errores para mejorar su experiencia.
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# 25 de octubre de 2024
### Nuevas Características
- **Reintento Automático para Fallos de Indexación**: Se implementó un mecanismo de reintento automático para asegurar que los documentos que no se pudieron indexar sean reintentados, mejorando la consistencia de los datos.
### Corrección de Errores
- **Mejorada la Funcionalidad de Búsqueda**: Se solucionó un problema que impedía las búsquedas desde aplicaciones conectadas a mementos sin recuerdos.
- **Mejoras en la Estabilidad del Sistema**: Se resolvieron conexiones de base de datos superpuestas durante tareas concurrentes para mejorar el rendimiento.
- **Ajustes en la Sincronización de Slack**: Se desactivó temporalmente la sincronización para canales de Slack vacíos para evitar errores innecesarios.
==> notices/releases/feb-5th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora la gestión de perfiles de usuario, mejora la
integración con Slack y Dropbox, introduce la función de eliminación de
cuentas y aborda problemas operativos clave.
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# 5 de febrero de 2024
## Nuevas Características
* **Archivos Compartidos de Dropbox**: Ahora puedes obtener archivos/carpetas compartidos de Dropbox directamente dentro de nuestra plataforma.
* **Eliminar Cuenta**: Los usuarios ahora tienen la opción de eliminar su cuenta si es necesario.
* **Sincronización con Slack**: Hemos iniciado la sincronización con Slack para una mejor integración, aunque la sincronización de hilos de Slack aún no está incluida.
* **Perfiles de Usuarios**: Los usuarios ahora pueden actualizar su información de perfil de manera más eficiente.
## Mejoras
* **Canales de Slack**: Los canales de Slack ahora se ordenan por nombre para facilitar la navegación.
## Corrección de Errores
* Se resolvió un problema relacionado con el origen inválido en el directorio de la aplicación.
* Se resolvió un error con OpenAI GPT para mejorar las llamadas a la API.
==> notices/releases/jan-29th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión ofrece una experiencia de usuario mejorada con una gestión
del tamaño de documentos mejorada, una interfaz de búsqueda más intuitiva
y una integración fluida con Dropbox. También hemos abordado errores clave.
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# 29 de Enero de 2024
## Nuevas características
* **Integración con Dropbox**: Ahora puedes indexar, reindexar, listar y enviar archivos de Dropbox directamente desde nuestra plataforma.
* **Dropbox en el Paso de Integración**: La integración con Dropbox ahora es parte del paso de integración, lo que facilita su configuración.
## Mejoras
* **Límite de tamaño de documento**: Hemos limitado el tamaño total del documento para cada usuario a 1GB para garantizar un rendimiento óptimo.
* **Experiencia de búsqueda mejorada**: La interfaz de búsqueda ha sido mejorada para una mejor experiencia de usuario.
## Corrección de errores
* Se solucionaron problemas con el manejo de documentos vacíos para operaciones más fluidas.
* Se resolvieron errores al manejar archivos adjuntos de Slack para una integración sin problemas.
* Se vinculó correctamente el botón 'Registrarse' a la página 'Registrarse'.
==> notices/releases/jun-14th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora el manejo de errores, mejora la barra lateral de mementos y
refina las pruebas. Las actualizaciones clave incluyen la visualización del tamaño del memento, mejores
respuestas de error y verificaciones automáticas de versión.
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# 14 de junio de 2024
## Nuevas Características
* **Mostrar el Tamaño de los Mementos:** El tamaño de los mementos ahora se muestra en la barra lateral de mementos, proporcionando a los usuarios mejores perspectivas sobre su uso de almacenamiento.
* **Verificar la Última Versión:** Hemos añadido una función que permite a la aplicación de escritorio verificar automáticamente y notificar a los usuarios sobre la última versión disponible.
## Corrección de Errores
* **Devolver 404 para Mementos Eliminados:** Recuperar un memento eliminado o uno que pertenece a otro usuario ahora devuelve un error 404 en lugar de un error de servidor.
* **Actualizar Tamaño para Aplicaciones de Terceros:** Se solucionó un problema donde los documentos de memoria de aplicaciones de terceros no activaban actualizaciones de tamaño para los mementos.
==> notices/releases/sep-27th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento de sincronización y la navegación para Dropbox y Google Drive, brindándote una experiencia más fluida y eficiente.
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# 27 de septiembre de 2024
### Mejoras
- **Sincronización en la Nube Mejorada**: Optimizados los procesos de sincronización para Dropbox y Google Drive, lo que resulta en actualizaciones de archivos más rápidas y confiables.
- **Navegación en Dropbox Mejorada**: Refinado el árbol de conocimiento de Dropbox para una organización de archivos más eficiente y un acceso más fácil.
- **Programa de Sincronización Regular**: Establecidas tareas de sincronización para Google Drive, Dropbox y Gmail que ocurren cada 6 horas, asegurando que tu contenido se mantenga constantemente actualizado.
==> notices/releases/aug-16th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar las capacidades de búsqueda y en mejorar las características de gestión de documentos.
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# 16 de agosto de 2024
### Nuevas Funciones
- **Filtros de Búsqueda Mejorados**: Se agregó la capacidad de filtrar los resultados de búsqueda por remitente y destinatario, lo que facilita encontrar correos electrónicos específicos.
- **Visualización de la Fecha de Creación del Documento**: Ahora se muestra la fecha de creación del documento en las listas de documentos para una mejor gestión de documentos.
### Mejoras
- **Mejorada la Confiabilidad de Búsqueda**: Las mejoras en las funciones de búsqueda brindan una experiencia más fluida y confiable.
### Corrección de Errores
- **Corrección de Integración de Correo Electrónico**: Se resolvieron problemas con la integración de Gmail al usar GPT para garantizar un funcionamiento fluido.
- **Corrección de Visualización de Contenido en la Aplicación de Escritorio**: Se solucionaron problemas con la visualización del contenido del documento en la aplicación de escritorio para una mejor experiencia del usuario.
==> notices/releases/mar-18th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la experiencia del usuario con un proceso de incorporación mejorado,
gestión de mementos y una interfaz de usuario receptiva. Las actualizaciones clave incluyen la eliminación del límite de tamaño de imagen,
visualización de tamaños de memento.
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# 18 de Marzo, 2024
## Nuevas características
* **Botón Crear Nuevo Recuerdo:** Hemos añadido un nuevo botón para crear recuerdos mientras se autoriza la aplicación, haciendo el proceso más amigable para el usuario.
* **Sin Límite de Tamaño para el Cargador de Imágenes:** Los usuarios ahora pueden cargar imágenes de cualquier tamaño, ofreciendo más flexibilidad en el diseño de documentos.
* **Mostrar el Tamaño de los Elementos de Conocimiento Común:** Hemos añadido la función de mostrar el tamaño de los elementos de conocimiento común, proporcionando más transparencia en el uso de almacenamiento.
## Mejoras
* **Tiempo indexado de los canales de Slack:** El tiempo indexado ahora se actualizará al buscar nuevos mensajes, y se mantendrá el estatus `INDEXED` del documento, mejorando la eficiencia en la búsqueda de documentos.
* **Onboarding más fluido:** Hemos eliminado pasos redundantes en el flujo de onboarding, lo que lo hace más rápido y eficiente.
* **UI Responsive para el Conocimiento Común:** Hemos optimizado la UI para el conocimiento común en la página de memento para que sea responsive, mejorando su legibilidad en distintos dispositivos.
* **Visualización del tamaño de los Mementos:** Ahora se muestra el tamaño de los mementos cuando se autoriza una aplicación, ayudando a los usuarios a entender mejor sus mementos autorizados.
## Corrección de Errores
**Usuario-Renombrar-Aplicación:** El caso en el que un usuario renombra una aplicación ahora se maneja correctamente, previniendo errores potenciales.
==> notices/releases/apr-19th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización mejora la seguridad, refina las interfaces y aborda errores críticos,
presentando nuevas restricciones de API, claves actualizadas y una aplicación para MacOS.
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# 19 de abril de 2024
## Nuevas Características
* **Aplicación de Escritorio para MacOS:** Presentamos una aplicación de escritorio dedicada para usuarios de MacOS, mejorando la accesibilidad y la experiencia del usuario. \
Ver Docs: [Aplicación de Agente de Escritorio Rememberizer](https://docs.rememberizer.ai/personal/rememberizer-agent-desktop-application)
## Mejoras
* **Actualización de la Interfaz del Directorio de la App:** El nuevo diseño para el directorio de la app ofrece una experiencia de navegación más intuitiva y amigable para el usuario.
## Corrección de Errores
* **Manejo de Nueva Línea en Documentos de Búsqueda:** Se solucionó un problema donde las nuevas líneas y los caracteres de retorno se eliminaban incorrectamente en las consultas de documentos de búsqueda.
* **Error de Visualización en la Interfaz de Búsqueda:** Se corrigió un error en la interfaz de búsqueda para asegurar que el campo `Creado en` se muestre con precisión para cada documento en los resultados de búsqueda.
==> notices/releases/mar-4th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce nuevas características como la creación y
visualización de conocimiento compartido, y el cambio de nombre de mementos. Las mejoras incluyen correcciones clave de errores sobre
Dropbox, resultados de consultas y la interfaz de conocimiento común.
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# 4 de Marzo 2024
## Nuevas Características
* **Conocimiento Compartido**: Se ha implementado una nueva característica para crear y mostrar conocimiento compartido.
* **Renombramiento de Mementos**: Ahora los usuarios pueden cambiar el nombre de sus mementos.
## Corrección de Errores
* **Visualización de Archivos de Dropbox**: Se resolvió un problema con la visualización incorrecta de archivos en Dropbox.
* **Orden de Resultados de Consulta**: Se corrigió un error donde las consultas con fragmentos consecutivos devolvían un resultado desordenado.
* **Interfaz de Usuario de Conocimiento Común**: Se corrigieron varios problemas de interfaz de usuario con la función de Conocimiento Común.
\
==> notices/releases/oct-11th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce nuestro nuevo servicio de base de datos vectorial para un manejo de datos más eficiente, junto con mejoras en la estabilidad del sistema y correcciones de errores críticas para mejorar su experiencia general.
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# 11 de octubre de 2024
### Nuevas Características
- **Servicio de Base de Datos Vectorial**: Se introdujo un nuevo servicio de base de datos vectorial para un almacenamiento de datos más eficiente y una recuperación de información más rápida.
### Mejoras
- **Estabilidad del Sistema Mejorada**: Procesos de backend mejorados para prevenir condiciones de carrera, asegurando un procesamiento de documentos más fluido.
- **Gestión de Conexiones Optimizada**: Implementada una mejor gestión de conexiones para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
### Corrección de Errores
- **Problema de Fusión de Membresías Solucionado**: Se resolvió un problema que causaba errores al fusionar datos de membresía en el almacén de vectores.
==> notices/releases/apr-12th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora la sincronización de documentos, agiliza la gestión del conocimiento
común y optimiza la interfaz de usuario, mejorando la eficiencia general del sistema
y la experiencia del usuario.
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# 12 de abril de 2024
## Nuevas Características
* **Sincronización Automática para Almacenamiento en la Nube:** Los usuarios ahora pueden establecer la sincronización automática para carpetas y archivos seleccionados en Dropbox y Google Drive, agilizando los procesos de gestión de documentos.
## Mejoras
* **Ordenamiento de Documentos Optimizado:** El orden de los documentos ahora se puede establecer por fecha indexada o nombre, facilitando una navegación y recuperación más intuitivas.
* **Actualizaciones de UI para la Gestión de Memento:** La interfaz de usuario del memento de conocimiento común ha sido actualizada, incluyendo un nuevo interruptor para la configuración de compartición, mejorando el control del usuario sobre el intercambio de datos.
* **Responsividad y Personalización de la UI:** Se han implementado correcciones menores en la interfaz de usuario.
## Corrección de Errores
* **Proceso de Incorporación:** Se resolvió un problema donde el conocimiento común no se mostraba durante el paso de incorporación de un usuario, mejorando la experiencia de configuración inicial para nuevos usuarios.
==> notices/releases/jun-28th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora la navegación, optimiza el manejo de documentos y actualiza el
nombre de la aplicación. Las actualizaciones clave incluyen la limitación de aplicaciones en la página de inicio, un mejor procesamiento de documentos de Slack y el cambio de nombre del escritorio a
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# 28 de junio de 2024
## Mejoras
* **Limitar Aplicaciones en la Página Principal:** Hemos limitado el número de aplicaciones mostradas en la página principal para facilitar a los usuarios la navegación y la búsqueda de lo que necesitan.
* **Post-Procesar Documentos de Slack:** Se ha mejorado el manejo de documentos de Slack para garantizar un procesamiento más fluido y preciso.
* **Actualizar Nombre de la Aplicación de Escritorio:** La aplicación de escritorio ha sido renombrada a "Aplicación Rememberizer" para mayor claridad y consistencia de marca.
==> notices/releases/README.md <==
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description: Declaraciones Públicas, Alteraciones de Cumplimiento y Actualizaciones de Asistencia al Usuario.
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# Lanzamientos
© 2024 SkyDeck AI Inc.
==> notices/releases/may-31st-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora las consultas SQL, refina la interfaz de usuario y corrige errores. Actualizaciones clave: búsqueda optimizada, nombres generados automáticamente, nuevo botón de memento y navegación mejorada.
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# 31 de mayo de 2024
## Nuevas Características
* **Nuevo Botón de Memento:** Hemos añadido un nuevo botón para crear mementos mientras se autoriza la aplicación, haciendo el proceso más fácil de usar.
## Mejoras
* **Optimizar Búsqueda:** Mejorada la funcionalidad de búsqueda para resultados más rápidos y precisos.
* **Ajustar UI al Autorizar App:** Realizadas pequeñas modificaciones en la interfaz de usuario al autorizar una aplicación para una experiencia más fluida.
## Corrección de Errores
* **Corregir Problema de Sangrado:** Se solucionó un problema con el sangrado para garantizar un formato consistente en toda la aplicación.
==> notices/releases/jan-15th-2024.md <==
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description: Primer lanzamiento de Rememberizer.
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# 15 de enero, 2024
## Nuevas Funciones
* **Búsqueda de Documentos**: Encuentra tus documentos fácilmente con nuestra eficiente función de búsqueda.
* **Integración con Google Drive**: Gestiona tus archivos sin problemas a través de Google Drive.
* **Centro de Desarrolladores**: Un espacio fácil de usar para que los desarrolladores registren y configuren sus aplicaciones para la integración con Rememberizer.
* **Gestión de Mementos**: Crea, lista y elimina tus mementos fácilmente.
* **Gestión de Fuentes de Datos**: Conecta y desconecta tu fuente de datos fácilmente.
* **Fácil Incorporación**: Nuestra función de estado de incorporación está diseñada para un inicio fluido para todos los usuarios y desarrolladores.
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==> notices/releases/may-17th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la experiencia del usuario, mejorar las integraciones,
y solucionar varios problemas. Las actualizaciones clave incluyen la sincronización de Gmail y
la visualización de la ruta del directorio.
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# 17 de mayo de 2024
## Nuevas Funciones
* **Integración y Sincronización de Gmail:** Conecta tus cuentas de Gmail para gestionar correos electrónicos en nuestra plataforma sin esfuerzo. La semana pasada, introdujimos la integración específica de etiquetas; esta semana, disfruta de la sincronización completa de hilos dentro de una etiqueta, para un acceso y gestión sin obstáculos.
## Mejoras
* **Mostrar Ruta del Directorio:** La aplicación ahora muestra la ruta del directorio, facilitando a los usuarios la navegación y localización de sus documentos.
* **Diagrama Actualizado:** El diagrama de la aplicación ha sido actualizado para proporcionar una representación visual más clara de la arquitectura del sistema y el flujo de datos.
* **Cambio en el Orden de las Fuentes de Datos:** El orden de las fuentes de datos ha sido optimizado para mejorar la eficiencia en la recuperación y procesamiento de datos.
* **Lógica Actualizada para Obtener Datos:** La lógica para obtener datos ha sido mejorada para aumentar la precisión y fiabilidad de la información recuperada.
## Corrección de Errores
* **Interfaz del Botón Eliminar Documento Arreglada:** La interfaz de usuario para el botón de eliminar documento en los detalles incrustados ha sido corregida para proporcionar una mejor experiencia de usuario.
==> notices/releases/feb-26th-2024.md <==
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description: >-
En esta versión, hemos implementado un límite de tamaño de imagen de 1MB para las cargas y
mejorado la visualización de documentos en el Panel de Selección. También hemos corregido un error
relacionado con la desconexión de la fuente de datos.
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# 26 de Febrero, 2024
## Mejoras
* **Límite de tamaño de imagen**: Las imágenes recortadas para el conocimiento compartido no deben exceder 1MB de tamaño.
* **Mejora en la visualización de documentos**: Hemos aumentado la cantidad de documentos que se pueden mostrar en la estructura en árbol dentro del Panel de Selección Derecho para mejorar la experiencia del usuario.
## Corrección de Errores
* **Desconexión de la Fuente de Datos**: Se solucionó un problema donde desconectar una fuente de datos no eliminaba adecuadamente los documentos y no removía la fuente de datos.\
==> notices/releases/mar-25th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión trae una sincronización mejorada, un cifrado de datos mejorado y
múltiples correcciones de errores para una experiencia de usuario más fluida.
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# 25 de mar, 2024
## Mejoras
* **Mejoras en Memento:** Se añadió una función para mostrar información adicional del memento y mostrar el progreso de indexación, facilitando a los usuarios el seguimiento del estado de sus datos.
## Corrección de errores
* **Responsividad de la interfaz:** Se abordaron múltiples problemas de clic en el botón Desconectar para prevenir errores en la interfaz.
==> notices/releases/jul-26th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar nuestra integración con Slack, mejorar la
interfaz de usuario y resolver problemas críticos para proporcionar una experiencia más fluida.
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# 26 de julio de 2024
**Nuevas características:**
* **Contador de Canales de Slack**: Una nueva función que cuenta y muestra con precisión el número de canales de Slack, ayudando a los usuarios a gestionar mejor sus conexiones de trabajo.
**Mejoras:**
* **Interfaz de Usuario de Integración de Slack Actualizada**: La interfaz de usuario para la integración de Slack se ha renovado para soportar el nuevo mecanismo de canales, haciéndola más intuitiva y fácil de usar.
* **Actualización del Nombre de la Aplicación**: El nombre de la aplicación de escritorio se ha actualizado a "Rememberizer", reflejando nuestro compromiso de ayudar a los usuarios a organizar y recordar información importante.
**Correcciones de Errores:**
* **Integración de Google Drive**: Se resolvió un problema que causaba errores al acceder a las carpetas de Google Drive, asegurando una navegación y gestión de archivos más fluida.
==> notices/releases/aug-2nd-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento general, el manejo de datos y
la gestión de errores de nuestra aplicación. Los usuarios pueden esperar una experiencia más robusta y
eficiente.
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# 2 de agosto de 2024
**Nuevas características:**
* **Funcionalidad de búsqueda mejorada**: La función de búsqueda ahora ejecuta la recuperación de contenido en paralelo, ofreciendo resultados más rápidos y precisos.
* **Sistema de notificación de documentos refinado**: Los usuarios recibirán notificaciones más precisas sobre actualizaciones de documentos, mejorando la colaboración y la gestión del flujo de trabajo.
* **Formato de clave API actualizado**: Se actualizó el prefijo de la clave API para mejorar la seguridad y facilitar la identificación.
**Mejoras:**
* **Gestión de datos mejorada**: El sistema ahora maneja documentos vacíos de manera más efectiva, asegurando que toda la información relevante esté correctamente indexada y cargada.
* **Organización de mementos optimizada**: Refinamientos en la barra lateral de mementos proporcionan una vista más clara de documentos y carpetas, haciendo que la navegación sea más intuitiva.
* **Procesamiento de datos simplificado**: Implementación de un nuevo mecanismo de incrustación y adaptación de la base de datos vectorial para un manejo y análisis de datos más eficientes.
**Correcciones de errores:**
* **Compatibilidad de codificación de correo electrónico**: Actualizar el formato de codificación del sistema cuando el conjunto de caracteres del correo electrónico es incorrecto, previniendo posibles problemas de visualización.
* **Gestión de etiquetas de Gmail**: Se resolvió un problema al eliminar etiquetas de Gmail, asegurando una integración de correo electrónico más fluida.
* **Manejo de excepciones**: Mejora del sistema de notificación de errores para gestionar y comunicar mejor las excepciones del sistema.
==> notices/releases/oct-18th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la fiabilidad del guardado de documentos.
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# 18 de octubre de 2024
### Corrección de Errores
- **Mejora de la Estabilidad en el Guardado de Documentos**: Se mejoró el proceso de guardado de documentos para prevenir posibles conflictos durante ediciones simultáneas.
==> notices/releases/feb-19th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión trae mejoras al árbol Memento con mejor ordenamiento y
corrige un error que afecta las solicitudes de API en aplicaciones GPT.
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# 19 de Febrero, 2024
## Mejoras
* **Orden alfabético en el árbol de Memento**: Para una navegación mejorada, los archivos y canales de Slack dentro del árbol de Memento ahora están organizados alfabéticamente.
## Corrección de errores
* **Aplicaciones GPT**: Hemos solucionado un problema que impedía que se realizaran solicitudes a la API a través de aplicaciones GPT recién configuradas.
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==> notices/releases/mar-11th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización trae nuevas características y mejoras, incluyendo una
integración de Slack optimizada, documentos mejorados y un proceso de
registro de usuario más eficiente. También hemos corregido algunos errores.
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# 11 de Marzo, 2024
## Nuevas características
* **Migración de datos de usuario de Slack:** Ahora los datos del usuario de Slack pueden ser emigrados para acomodar hilos y respuestas de Slack, mejorando la interacción del usuario.
* **Integración de conocimiento común:** Se ha añadido el conocimiento común a las fuentes de integración en el punto final, expandiendo las capacidades de nuestro sistema.
* **Fijar elementos de conocimiento compartido:** Los administradores del sistema ahora pueden fijar los elementos de conocimiento compartido en la parte superior de la lista, mejorando la visibilidad y accesibilidad.
* **Manejo seguro de documentos:** El sistema ya no fallará en documentos vacíos, mejorando la fiabilidad del sistema.
* **Administrar conocimiento compartido:** Los usuarios ahora pueden borrar y editar su conocimiento compartido, proporcionando un mayor control sobre el contenido compartido.
## Mejoras
* **Actualización de la Interfaz de Usuario de Rememberizer:** La Interfaz de Usuario de Rememberizer ha sido actualizada en función del nuevo formato de Respuestas de Slack.
## Corrección de Errores
* **Cambio Entre Conocimientos Comunes:** Se solucionó un problema al cambiar entre conocimientos comunes al refinar el memento.
* **Visibilidad de Documentos No Soportados:** Se corrigió el problema que causaba que se mostraran documentos no soportados.
* **Lista de Documentos del Usuario:** Los documentos suscritos ya no aparecerán en la lista de documentos del usuario.
* **Estimación del Tamaño del Memento:** Se rectificó el cálculo incorrecto del tamaño estimado del memento.
==> notices/releases/feb-12th-2024.md <==
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description: >-
En esta versión, hemos introducido una página pública de conocimientos comunes, realizado
mejoras en la estructura del memento y la interfaz de usuario de incorporación, y corregido un error con el
conteo de autorización de la aplicación.
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# 12 de Febrero, 2024
## Nuevas Características
* **Página Pública de Conocimiento Común**: Se ha implementado una nueva página pública de conocimiento común para mejorar el acceso y la compartición de información.
* **Conocimientos Comunes en el Proceso de Incorporación**: Los usuarios ahora pueden agregar conocimientos comunes directamente desde la página de incorporación.
* **Estructura de Árbol para Memento**: Los archivos en un memento ahora se devuelven en una estructura de árbol para una mejor claridad y navegación.
## Mejoras
* **Interfaz de Usuario para Pasos de Incorporación**: La interfaz de usuario para los pasos de incorporación ha sido ajustada para una mejor experiencia del usuario.
==> notices/releases/jul-12th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión trae emocionantes mejoras en la búsqueda de documentos,
organización de mementos y gestión de integraciones. Hemos mejorado la
experiencia del usuario con una navegación más fluida y un manejo de datos
más eficiente.
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# 12 de julio de 2024
### Nuevas Características
* **Búsqueda de Documentos**: Disfruta de una potente nueva funcionalidad de búsqueda que te ayuda a encontrar la información que necesitas de manera rápida y sencilla dentro de tus documentos. 
* **Nueva Estructura de Árbol de Mementos**: Experimenta una nueva forma de organizar tus mementos con nuestra intuitiva estructura de árbol, lo que facilita la navegación y gestión de tu información. 
* **Sincronización Automática para Mementos**: Mantén tus datos actualizados sin esfuerzo con nuestra nueva función de sincronización automática para mementos.
### Mejoras
* **Organización Mejorada de Memento**: Hemos refinado la barra lateral de memento para ofrecer una vista más clara de sus documentos y carpetas, facilitando la navegación. 
* **Gestión de Integraciones**: Filtre y administre fácilmente sus integraciones con una nueva función de menú desplegable, dándole más control sobre sus servicios conectados. 
* **Búsqueda de Documentos Más Rápida**: Nuestra nueva función de búsqueda con debounce proporciona resultados más rápidos y receptivos mientras escribe. 
* **Actualizaciones en la Página de Inicio y Página de Conocimientos**: Hemos reorganizado la disposición de las integraciones en páginas clave para mejorar la accesibilidad y la experiencia del usuario.
### Corrección de Errores
* **Mejora de la Fiabilidad de la Integración**: Hemos mejorado nuestro sistema para manejar mejor la información de los servicios conectados, asegurando una experiencia más fluida al utilizar integraciones. 
* **Interfaz de Usuario Más Limpia**: Hemos eliminado mensajes de advertencia innecesarios en la página de Conocimiento para una apariencia más simplificada.
==> notices/releases/may-10th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce la integración de Gmail, permitiendo a los usuarios
conectar sus cuentas y seleccionar etiquetas para su base de conocimiento, y una nueva función de Memoria
para una funcionalidad de búsqueda mejorada.
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# 10 de mayo de 2024
## Nuevas Funciones
* **Recuerdo de Rememberizer** permite a las aplicaciones guardar y compartir datos dentro de la cuenta de Rememberizer de un usuario, proporcionando un lugar centralizado para información importante de múltiples aplicaciones.\
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**Beneficios**
* **Para los usuarios:** Acceso fácil a datos de todas las aplicaciones, sincronización sin problemas entre aplicaciones y almacenamiento persistente incluso si se desinstalan las aplicaciones.
* **Para los desarrolladores:** No es necesario crear sistemas de almacenamiento de datos personalizados, capacidad para aprovechar datos de otras aplicaciones e integración simplificada entre aplicaciones.
Documentación de Memory: [https://docs.rememberizer.ai/personal/rememberizer-memory-integration](https://docs.rememberizer.ai/personal/rememberizer-memory-integration).\
Documentación de la API de Memory: [https://docs.rememberizer.ai/developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer](https://docs.rememberizer.ai/developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer).
* **Integración de Gmail:** Los usuarios ahora pueden conectar sus cuentas de Gmail y seleccionar etiquetas específicas para agregar a su base de conocimientos.
* **Soporte para Unidades Compartidas de Google Drive:** Hemos agregado soporte para Unidades Compartidas de Google Drive, lo que permite a los usuarios incluir documentos de unidades compartidas en su base de conocimientos.
## Mejoras
* **Indexación de Documentos:** Hemos mejorado el proceso de indexación de documentos, asegurando que los nuevos documentos se suban e indexen con éxito. En caso de fallos en la indexación, se han implementado mecanismos de reintento.
* **Flujo de Publicación de Aplicaciones:** Se ha eliminado el paso de revisión del flujo de publicación de aplicaciones, agilizando el proceso para los desarrolladores.
* **Interfaz de Aplicaciones Conectadas:** La interfaz de "Tus aplicaciones conectadas" se ha mejorado para manejar escenarios cuando no hay aplicaciones conectadas, mejorando la experiencia del usuario.
## Corrección de Errores
* **Renombrar Aplicación:** Se ha resuelto un problema donde renombrar una aplicación causaba errores.
==> notices/releases/aug-9th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la experiencia del usuario, mejorar la
gestión de documentos y refinar las capacidades de búsqueda en el Rememberizer.
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# 9 de agosto de 2024
**Nuevas Funciones**
* **Integración de Canal de Slack**: Soporte mejorado para canales de Slack, mejorando la comunicación y colaboración dentro de la aplicación.
* **Filtro de Estado de Documento**: Se agregó un nuevo filtro para el estado del documento en la página de detalles de la incrustación, facilitando el seguimiento y la gestión de documentos.
* **Visualización de Documentos en Capas**: Se implementó una nueva vista de árbol en la barra lateral de memento, organizando documentos y carpetas en capas para una mejor navegación.
* **Capacidades de Búsqueda Avanzadas**: Se introdujeron filtros de rango de fechas para la funcionalidad de búsqueda, permitiendo una recuperación de documentos más precisa.
**Mejoras**
* **Gestión de Documentos**: Se refinó el proceso de vinculación de documentos a la página de detalles del conocimiento, simplificando la organización y el acceso a los documentos.
* **Actualizaciones de Interfaz de Usuario**: Diversas mejoras en la interfaz de usuario para mejorar la usabilidad general de la aplicación y su atractivo visual.
* **Optimización del Rendimiento**: Se refactorizó el código y se actualizaron las llamadas a la API para mejorar el rendimiento y la capacidad de respuesta de la aplicación.
**Corrección de Errores**
* **Manejo de Consultas de Búsqueda Vacías**: Se resolvió un problema donde las consultas de búsqueda vacías no se manejaban correctamente, mejorando la fiabilidad de la búsqueda.
* **Integración de Correo Electrónico**: Se solucionó un problema relacionado con el manejo de fuentes de correo electrónico al interactuar con GPT, asegurando una integración más fluida con los servicios de correo electrónico.
==> notices/releases/nov-1st-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento, mejorar la autenticación y aumentar la fiabilidad general para una mejor experiencia del usuario.
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# 1 de noviembre de 2024
### Mejoras
- **Rendimiento de Búsqueda Más Rápido**: Procesos de backend optimizados para proporcionar un acceso más rápido a sus documentos.
- **Sistema de Autenticación Mejorado**: Autenticación mejorada para mayor seguridad y fiabilidad.
- **Fiabilidad de Indexación Mejorada**: Monitoreo mejorado para la indexación de documentos para asegurar que todos sus documentos sean buscables.
- **Rendimiento del Sistema Optimizado**: Implementadas optimizaciones de backend para un servicio más rápido y eficiente.
### Nuevas Funciones
- **Reconexión Automática de Fuentes de Datos**: Las fuentes de datos ahora permanecen conectadas automáticamente, asegurando un acceso ininterrumpido a su información.
### Corrección de Errores
- **Controles de Privacidad Mejorados**: Se solucionó un problema que impedía la lista no autorizada en las vistas de los usuarios, mejorando la privacidad.
- **Problemas de Autorización de la Aplicación Resueltos**: Se corrigieron problemas de redirección con aplicaciones autorizadas para un acceso sin problemas.
==> notices/b2b/README.md <==
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description: Publicaciones en beneficio de otras empresas con las que interactúa Skydeck AI Inc.
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# B2B
==> notices/b2b/about-reddit-agent.md <==
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description: Agente Rememberizer
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# Acerca del Agente de Reddit
Un agente de Rememberizer recupera contenido de Reddit de Sub-Reddits seleccionados para que los usuarios y creadores de esos puedan consultar el significado semántico subyacente de su contenido y el de otros participantes con el fin de interactuar con ese contenido utilizando sus propias herramientas de IA y aquellas que autoricen a través de Rememberizer.
||CODE_BLOCK||
==> personal/rememberizer-slack-integration.md <==
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description: >-
Esta guía te llevará a través del proceso de integración de tu espacio de trabajo de Slack
en Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Rememberizer con Slack
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Slack.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption><p>Tu Conocimiento, listo para conectarse a Slack</p></figcaption></figure>
3. Haz clic en el botón **"Conectar"** de la fuente de conocimiento de Slack. Serás redirigido a una nueva página que te pedirá permiso para permitir que Rememberizer acceda a tu espacio de trabajo de Slack.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_oauth.png" alt=""><figcaption><p>Pantalla de OAuth de Slack</p></figcaption></figure>
> **Nota:** Si ves una advertencia de que esta aplicación no está autorizada por Slack, es porque Rememberizer está diseñado para buscar contenido de Slack fuera de Slack, lo cual va en contra de las [Directrices del Directorio de Aplicaciones de Slack](https://api.slack.com/directory/guidelines).
4. Haz clic en **"Permitir"** para instalar la aplicación de Rememberizer en tu espacio de trabajo. Una vez que hayas otorgado los permisos necesarios, serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu espacio de trabajo de Slack conectado y se abrirá un panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_auth_redirect.png" alt=""><figcaption><p>A-COMPANY ha sido agregado como fuente de conocimiento</p></figcaption></figure>
5. Ahora que estás conectado, necesitas especificar de qué canales nuestro producto debe obtener mensajes. Elige tus archivos o carpetas deseados desde el panel lateral. Si el panel lateral no aparece, haz clic en el botón **"Seleccionar"** para abrir el panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/slack_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption><p>Selecciona canales para ser integrados como conocimiento</p></figcaption></figure>
6. Después de seleccionar tus canales, nuestro sistema comenzará a integrar los mensajes y archivos. Este proceso puede tardar unos minutos dependiendo de la cantidad de datos.
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Google Drive, Box, Dropbox, etc. para formar un memento completo.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/manage-third-party-apps.md <==
# Administrar aplicaciones de terceros
## Explorar aplicaciones y servicios de terceros
El usuario puede ver y explorar todas las aplicaciones de terceros que se conectan con Rememberizer en la página de **Directorio de aplicaciones** con las siguientes instrucciones.
* En la barra de navegación, elige **Personal > Encontrar una aplicación**. Luego, verás la página del Directorio de aplicaciones.
<figure><img src="../.gitbook/assets/navbar_browsing_app_dir.png" alt=""><figcaption><p>Barra de navegación explorando la página del Directorio de aplicaciones</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/app_dir_page.png" alt=""><figcaption><p>Página del Directorio de aplicaciones</p></figcaption></figure>
* Encuentra la aplicación que deseas explorar. Puedes hacer esto escribiendo el nombre de la aplicación en la barra de búsqueda con **filtros y orden de clasificación** opcionales.
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_app_dir_page.png" alt=""><figcaption><p>Barra de búsqueda con botón de filtro y orden de clasificación</p></figcaption></figure>
* Haz clic en el **nombre de la aplicación de terceros** o en el **botón Explorar** para abrir la aplicación. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/location_name_explore_button.png" alt=""><figcaption><p>Nombre de la aplicación y botón Explorar</p></figcaption></figure>
* Al usar la aplicación, se requerirá autorizar las aplicaciones con Rememberizer. Los detalles técnicos del flujo se pueden consultar en la página [authorizing-rememberizer-apps.md](../developer/authorizing-rememberizer-apps.md "mention"). Usaremos la **aplicación Rememberizer GPT** como un ejemplo de los flujos de UI de autorización. Después del primer chat, verás que la aplicación solicita iniciar sesión en Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/RememberizerGPT_auth.png" alt=""><figcaption><p>Solicitud de inicio de sesión de la aplicación Rememberizer GPT</p></figcaption></figure>
* Haz clic en el botón **Iniciar sesión**. Serás redirigido a la página de Autorización.
<figure><img src="../.gitbook/assets/authorize_third_party_page.png" alt=""><figcaption><p>Página de Autorización</p></figcaption></figure>
* Puedes modificar el Memento y la Memoria que la aplicación puede ver y usar haciendo clic en el botón **Cambiar** y seleccionando lo que deseas.
> **Nota:** Para información detallada sobre Memento, visita la página [mementos-filter-access.md](mementos-filter-access.md "mention").
> **Nota:** Para información detallada sobre la integración de Memoria, visita la página [rememberizer-memory-integration.md](rememberizer-memory-integration.md "mention").
* Haz clic en **Autorizar** para completar el proceso. Luego serás dirigido de nuevo a la aplicación y podrás chatear con ella normalmente.
> **Nota:** En caso de que hagas clic en el botón **Cancelar**, serás redirigido nuevamente a la página de inicio de la aplicación y la aplicación no se mostrará en la página del **Directorio de aplicaciones**, sino que estará en la página de **Tus aplicaciones conectadas**. Para más información detallada, visita la segunda parte [#manage-your-connected-apps](manage-third-party-apps.md#manage-your-connected-apps "mention") si deseas cancelar completamente el proceso de autorización.
<figure><img src="../.gitbook/assets/success_auth_rememberizer_gpt.png" alt=""><figcaption><p>Cuenta conectada con éxito</p></figcaption></figure>
## Gestiona tus aplicaciones conectadas
En la página de **Directorio de aplicaciones**, elige **Tus aplicaciones conectadas** para navegar por la página. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/browse_your_connected_app.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/your_connected_app_page.png" alt=""><figcaption><p>Tu página de aplicaciones conectadas</p></figcaption></figure>
Esta página categoriza las aplicaciones en dos tipos según su estado: **Aplicaciones Pendientes** y **Aplicaciones Conectadas**.
* **Aplicaciones Pendientes**: Estas son las aplicaciones en las que haces clic en el botón **Cancelar** mientras autorizas la aplicación en Rememberizer. 
* Haz clic en **Continuar** si deseas completar el proceso de autorización. 
* De lo contrario, haz clic en **Cancelar** para retirar completamente la autorización. La aplicación se mostrará nuevamente en la página del **Directorio de Aplicaciones**.
* **Aplicaciones Conectadas:** Puedes configurar la **integración de Memento** o **Memoria** de una aplicación conectada específica haciendo clic en la opción Cambiar (o Seleccionar si el Memento no ha sido elegido). Haz clic en **Desconectar** si deseas desconectar la aplicación de terceros de Rememberizer.
==> personal/rememberizer-memory-integration.md <==
# Integración de la memoria de Rememberizer
### Introducción
Rememberizer Memory permite que aplicaciones de terceros almacenen y accedan a datos en la cuenta de Rememberizer de un usuario, proporcionando una forma sencilla de que la información valiosa se guarde y se utilice en múltiples aplicaciones de usuarios.
### Beneficios
#### Para el Usuario
Shared Memory crea un lugar único donde los resultados clave y la información de todas las aplicaciones del usuario están disponibles en una sola ubicación. Algunos beneficios para el usuario incluyen:
* Acceso Fácil: Los datos importantes se centralizan, lo que permite que tanto el usuario como sus aplicaciones accedan fácilmente a los resultados de múltiples aplicaciones en un solo lugar.
* Sincronización Entre Aplicaciones: La información puede compartirse y sincronizarse entre las diferentes aplicaciones de un usuario sin esfuerzo adicional por parte del usuario.
* Almacenamiento Persistente: Los datos permanecen accesibles incluso si se desinstalan aplicaciones individuales, a diferencia del almacenamiento local específico de la aplicación.
#### Para Desarrolladores de Aplicaciones
La Memoria Compartida proporciona a los desarrolladores de aplicaciones una forma sencilla de acceder a los datos de otras aplicaciones conectadas del usuario:
* Sin Necesidad de Backend: Las aplicaciones no necesitan desarrollar sus propios sistemas backend personalizados para almacenar y compartir datos.
* Aprovechar Otras Aplicaciones: Las aplicaciones pueden construir y utilizar datos públicos generados por otras aplicaciones instaladas por el usuario, enriqueciendo su propia funcionalidad.
* Integración entre Aplicaciones: Se habilitan capacidades de integración sin interrupciones y de intercambio de datos entre las diferentes aplicaciones de un desarrollador.
Por defecto, todas las aplicaciones tienen acceso de solo lectura a la Memoria Compartida, mientras que cada aplicación puede escribir solo en su propio espacio de memoria. El usuario tiene controles para personalizar los permisos de acceso según sea necesario. Esto equilibra el intercambio de datos con la privacidad y el control del usuario.
### Configura Tu Memoria
#### Configuración Global
La Configuración Global permite al usuario configurar los permisos predeterminados para todas las aplicaciones que utilizan Memoria Compartida. Esto incluye:
<figure><img src="../.gitbook/assets/memory_global_config.png" alt=""><figcaption><p>Configurar Memoria en la Página de Conocimiento</p></figcaption></figure>
#### Permisos de Memoria y Acceso a Datos por Defecto para Aplicaciones
* **Leer Propio/Escribir Propio:** Las aplicaciones tienen permiso exclusivo para acceder y modificar sus propios datos de memoria.
* **Leer Todo/Escribir Propio:** Las aplicaciones pueden leer datos de memoria de todas las aplicaciones, pero están restringidas a modificar solo sus propios datos de memoria.
* **Deshabilitar Memoria:** Por defecto, las aplicaciones no pueden acceder ni almacenar datos de memoria.
* **Aplicar a Todas las Opciones**: El usuario puede aplicar todas las configuraciones de permisos específicas de la aplicación a los valores predeterminados elegidos en la Configuración Global.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memory_settings_panel.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
El usuario puede borrar todos los documentos de Memoria con la opción _**Olvidar tu memoria**_:
<figure><img src="../.gitbook/assets/forget_memory_popup.png" alt=""><figcaption><p>Modal de Confirmación al Olvidar Memoria</p></figcaption></figure>
#### Configuración de la Aplicación
Para cada aplicación conectada, el usuario puede personalizar los permisos de Memoria Compartida. Haz clic en **"Buscar una Aplicación"**, luego haz clic en **"Tus aplicaciones conectadas"** o ve al enlace [https://rememberizer.ai/personal/apps/connected](https://rememberizer.ai/personal/apps/connected) para ver la lista de tus aplicaciones conectadas. Luego, haz clic en **"Cambiar"** en la Memoria de la aplicación que deseas personalizar:
<figure><img src="../.gitbook/assets/app_memory_config.png" alt=""><figcaption><p>Configurar Memoria para cada Aplicación en la Página de Aplicaciones Conectadas</p></figcaption></figure>
#### Permisos de Acceso a la Memoria para Aplicaciones
* **Leer Propio/Escribir Propio**: Los permisos permiten a la aplicación acceder y modificar solo sus propios datos de memoria, impidiendo que interactúe con la memoria de otras aplicaciones.
* **Leer Todo/Escribir Propio**: La aplicación puede ver los datos de memoria de todas las aplicaciones, pero está restringida a modificar solo sus propios datos de memoria.
* **Deshabilitar Memoria**: Se prohíbe a la aplicación acceder o modificar los datos de memoria.
Esto permite al usuario un control detallado sobre cómo cada aplicación puede utilizar la Memoria Compartida, basado en la confianza del usuario en esa aplicación específica. Los permisos para aplicaciones individuales pueden ser más restrictivos que los valores predeterminados globales.
Juntos, la Configuración Global y la de la Aplicación brindan al usuario controles poderosos pero fáciles de usar sobre cómo se comparte su información a través de la Memoria Compartida.
### Integrar con la Función de Memoria
#### Punto de acceso API
Rememberizer expone un punto de acceso API [/**api/v1/documents/memorize/**](https://docs.rememberizer.ai/\~/changes/8nxu1gB5bGpm7B5IZlQ8/developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer) para permitir que la aplicación GPT llame para memorizar el contenido.
Nota: Esta API está disponible para Memory con [aplicaciones de terceros con autenticación OAuth2](../developer/authorizing-rememberizer-apps.md) únicamente (no [API-key](../developer/registering-and-using-api-keys.md) aún).
#### Memoriza tu conocimiento
Después de autorizarse con Rememberizer, la aplicación de terceros puede memorizar su valioso conocimiento.
Aquí, demostraremos un proceso utilizando la aplicación Remembeizer GPT.
* Después de usar la aplicación Rememberizer GPT, el usuario quiere memorizar el tercer punto "Abstracciones de Costo Cero".
<figure><img src="../.gitbook/assets/interact_rememberizer_gpt.png" alt="" width="375"><figcaption><p>Interacción con las aplicaciones Rememberizer GPT</p></figcaption></figure>
* Para utilizar la función de Memoria de la aplicación Rememberizer, el usuario debe primero autorizar la aplicación para acceder a su proyecto. Use el comando **memorizar** para indicarle a la aplicación qué conocimiento necesita almacenar.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_auth_sign_in.png" alt="" width="563"><figcaption><p>Iniciar sesión para autorizar Rememberizer</p></figcaption></figure>
* El usuario puede configurar la Opción de Memoria aquí, con el valor predeterminado basado en la Configuración Global.
<figure><img src="../.gitbook/assets/authorize_connection_screen.png" alt="" width="563"><figcaption><p>Pantalla de Autorización</p></figcaption></figure>
Ahora Rememberizer memoriza el conocimiento con éxito.
<figure><img src="../.gitbook/assets/successful_memorize_knowledge.png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
* En Rememberizer, el usuario puede ver el contenido reciente en la página **Detalles del Conocimiento Embebido**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/embedded_knowledge_detail.png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
Con la aplicación **Hablar con Slack**, el usuario puede aplicar y continuar su progreso utilizando los datos que ha memorizado. Por ejemplo, la información memorizada que puede consultar y recuperar fácilmente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/recall_memory_talk_to_slack.png" alt=""><figcaption><p>Recuperar datos de memoria en otra aplicación</p></figcaption></figure>
### Usando Datos de Memoria a través de Memento
* Otra forma de utilizar los datos de memoria es creando **Memento** y refinando la Memoria en él. Visita la sección [Función Memento](mementos-filter-access.md#how-to-create-a-mementos) para obtener más información sobre las instrucciones de creación.
* Rememberizer guarda contenido en archivos y el usuario puede elegir cualquier aplicación para refinar su contenido en **Memento**.
> Nota: En versiones anteriores, Rememberizer guarda contenido en archivos y lo combina en una carpeta para cada fecha.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memory_memento_feature.png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
Con la [Función Memento](https://docs.rememberizer.ai/personal/mementos-filter-access#what-is-a-memento-and-why-do-they-exist), el usuario puede utilizar los datos de Memoria incluso cuando la Configuración de la Aplicación de Memoria está desactivada.
### Buscar documento de memoria en Rememberizer
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
==> personal/rememberizer-dropbox-integration.md <==
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Esta guía te llevará a través del proceso de integrar tu Dropbox en
Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Rememberizer con Dropbox
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Dropbox.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption><p>Dropbox, listo para ser conectado como fuente de conocimiento</p></figcaption></figure>
3. Haz clic en **"Permitir"** para instalar la aplicación de Rememberizer Dropbox en tu cuenta.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_oauth.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Una vez que hayas otorgado los permisos necesarios, serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu cuenta de Dropbox conectada y se abrirá un panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_auth_redirect.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
5. Ahora que estás conectado, necesitas especificar qué archivos y carpetas debe incrustar nuestro producto. Elige tus archivos o carpetas deseados desde el panel lateral. Si el panel lateral no aparece, haz clic en el botón **"Seleccionar"** para abrir el panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/dropbox_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
7. Después de seleccionar tus archivos y carpetas, haz clic en **"Agregar"** y nuestro sistema comenzará la incrustación. Este proceso puede tardar unos minutos dependiendo de la cantidad de datos.
### Conexión a otra cuenta de Dropbox
Si desconectas tu conocimiento de Dropbox y luego lo vuelves a conectar, es probable que Dropbox se conecte automáticamente a tu cuenta anterior de Dropbox, omitiendo por completo la pantalla de Autorización.
Si quieres conectarte usando una cuenta diferente de Dropbox:
1. Ve al sitio web de Dropbox e inicia sesión con las credenciales de tu cuenta anterior.
2. Una vez que hayas iniciado sesión, haz clic en la foto de tu perfil en la esquina superior derecha.
3. Selecciona "Configuración" del menú desplegable.
4. En el menú de configuración, selecciona la pestaña "Aplicaciones conectadas".
5. Busca la aplicación Rememberizer en la lista de aplicaciones conectadas y haz clic en "Desconectar" al lado de esta.
6. Cierra sesión en tu cuenta anterior de Dropbox.
7. Ahora, cuando intentes conectar Dropbox a la aplicación Rememberizer de nuevo, se te pedirá que autorices una nueva cuenta de Dropbox.
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Google Drive, Slack, etc. para formar un memento completo.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/rememberizer-google-drive-integration.md <==
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description: >-
Esta guía te llevará a través del proceso de integrar tu Google Drive
en Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Google Drive con Rememberizer
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Google Drive.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. Haz clic en el botón **"Conectar"** de la fuente de conocimiento de Google Drive. Serás redirigido a una nueva página que te pedirá permiso para permitir que Rememberizer acceda a tu Google Drive. Selecciona tu cuenta de Google Drive.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_oauth_step_1.jpg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Aprueba la aplicación haciendo clic en "**Continuar"**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_oauth_step_2.jpg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
5. Permite que Rememberizer **Vea y descargue todos tus archivos de Google Drive** haciendo clic en **"Continuar".**
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_oauth_step_3.jpg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
6. Serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu cuenta de Drive conectada y se abrirá un panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_auth_redirect.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
7. Ahora que estás conectado, necesitas especificar qué archivos y carpetas debe incrustar nuestro producto. Elige tus archivos o carpetas deseados desde el panel lateral. Si el panel lateral no aparece, haz clic en el botón **"Seleccionar"** para abrir el panel lateral.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
8. Después de seleccionar los archivos, haz clic en **"Agregar"** para comenzar a incrustar tu conocimiento. También necesitas marcar la casilla para aceptar la política de Rememberizer de compartir tus datos de Google Drive con aplicaciones de terceros que hayas aprobado específicamente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_choose_knowledge_checkbox.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
9. Después de seleccionar tus archivos y carpetas, nuestro sistema comenzará a incrustar los mensajes y archivos. Este proceso puede tardar unos minutos dependiendo de la cantidad de datos.
<figure><img src="../.gitbook/assets/drive_indexing.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### Limitaciones de la integración de Google Drive
* Aunque la integración de Google Drive de Rememberizer te permite acceder e incrustar una amplia gama de archivos y carpetas, actualmente no puede acceder ni incrustar archivos de la sección "Computadoras", que se utiliza para hacer copias de seguridad de archivos desde tu computadora debido a las restricciones impuestas por Google.
* Si necesitas incrustar archivos desde tu computadora local, te recomendamos utilizar nuestra aplicación de escritorio Rememberizer Agent. Para obtener más información sobre Rememberizer Agent y cómo instalarlo y usarlo, consulta nuestra guía de [Rememberizer Agent](rememberizer-app.md).
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Slack, Box, Dropbox, etc. para formar un memento integral.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> personal/README.md <==
# Personal
==> personal/search-your-knowledge.md <==
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description: >-
En Rememberizer, puedes publicar un tema o pregunta, y Rememberizer
proporcionará una lista de archivos y extraerá partes que son conceptualmente
similares.
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# Busca tu conocimiento
## Buscar en Rememberizer
* En la barra de navegación, elige **Personal > Buscar Tu Conocimiento**. Luego verás la página de búsqueda en Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/navbar_search_rememberizer (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_rememberizer_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
* Escribe la pregunta o tema que deseas buscar, luego elige el memento al que deseas limitar el acceso de la aplicación y haz clic en el botón Rememberizer (o presiona Enter). El proceso de búsqueda puede tardar unos minutos, dependiendo de la cantidad de datos en el Memento. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_search_rememberizer.png" alt="" width="269"><figcaption><p>Filtrado de Memento en la búsqueda de Rememberizer</p></figcaption></figure>
* Eventualmente, verás una lista de documentos que coinciden con la pregunta o tema que requieres. Puedes hacer clic en el archivo y se desplegará el texto del fragmento coincidente relacionado con tu pregunta o tema.
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_result_rememberizer.png" alt=""><figcaption><p>Un ejemplo de resultado de búsqueda</p></figcaption></figure>
==> personal/rememberizer-app.md <==
# Aplicación Rememberizer
### Introducción.
Rememberizer App es una aplicación de escritorio para MacOS que convierte tus archivos locales en incrustaciones vectoriales y los sube al conocimiento de tu Rememberizer como una fuente de datos. La aplicación permite que otros LLM consulten tus incrustaciones a través de las APIs de Rememberizer para generar respuestas basadas en el contenido de tus archivos locales.
### Beneficios.
* **Utilización de Datos:** La aplicación te ayuda a utilizar tus archivos locales de una manera significativa y productiva. Extrae datos valiosos de tus archivos y los pone a disposición para procesos de aprendizaje automático.
* **Facilidad de Uso:** La aplicación tiene una interfaz fácil de usar y es fácil de instalar y utilizar. Realiza todo el trabajo pesado de convertir archivos y subir los datos, así que tú no tienes que hacerlo.
* **Integración:** La aplicación Rememberizer se integra perfectamente con otros LLMs. Esto les permite consultar tus embeddings a través de las APIs de Rememberizer para generar respuestas basadas en el contenido de tus archivos locales.
### Instalación.
1. Descarga una versión de Rememberizer App desde [los enlaces proporcionados aquí](rememberizer-app.md#download-links).
2. Una vez que la descarga esté completa, localiza el archivo .dmg en tu carpeta de descargas y haz doble clic en él.
3. Arrastra la Rememberizer App a tu carpeta de Aplicaciones cuando se abra la nueva ventana.
4. Ve a tu carpeta de Aplicaciones y haz clic en la Rememberizer App para abrirla.
### Cómo usar.
1. **Iniciar sesión:** Para usar la aplicación Rememberizer, necesitas iniciar sesión con tu cuenta de Rememberizer. Si no tienes una cuenta de Rememberizer, necesitarás crear una.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_sign_in.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_success_auth.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. **Agregar carpetas a la fuente de datos:** Una vez que hayas iniciado sesión, la aplicación Rememberizer comenzará a operar en segundo plano. Puedes acceder a ella haciendo clic en el pequeño ícono ubicado en la barra de estado, como se ilustra a continuación. Para el primer uso, necesitarás agregar carpetas a la fuente de datos. Esto permite que la aplicación Rememberizer convierta archivos dentro de esas carpetas en incrustaciones vectoriales y los suba a tu conocimiento de Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_add_folder_1.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_add_folder_2.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. **Incrustación y carga:** El software integrará sin problemas estas incrustaciones vectoriales en tu base de datos de conocimiento de Rememberizer. Sigue el proceso de carga a través de la pestaña de estado de Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_status.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### Enlaces de descarga.
* Rememberizer App 1.6.1 ([MacOS](https://www.dropbox.com/scl/fi/hzytquytxmuhpov67spru/rememberizer-app-1.6.1.dmg?rlkey=0p30ok9qt4e33ua8scomagzev\&st=8yys88d5\&dl=1)) - [Notas de la versión](rememberizer-app.md#version-1.3.1-july-25-2024).
Por favor, tenga en cuenta que se recomienda utilizar siempre la última versión del software para aprovechar todas las últimas características y mejoras.
Rememberizer App está diseñada para hacer que el proceso de convertir archivos locales en incrustaciones vectoriales sea lo más fluido posible. ¡Disfrute usando sus datos de una manera más productiva!
### Notas de la versión.
### Versión 1.6.1 (4 de octubre de 2024)
#### Características y Mejoras
* **Soporte para Carpetas Vacías**: Los usuarios ahora pueden agregar carpetas vacías como fuente de datos.
* **Mejoras Menores**: Mejoras en la interfaz de usuario y el rendimiento.
* **Soporte para GPU y Mejoras de Rendimiento**: Se agregó soporte para la aceleración por GPU para mejorar la velocidad de procesamiento.
* **Programa de Embedding Mejorado**: Configurado para soportar la versión MPS de PyTorch, optimizando para compilaciones específicas de la máquina.
* **Detección Inteligente de CPU**: Implementada la detección del tipo de CPU para asegurar que se utilice la versión más adecuada del programa de embedding.
* **Mejor Gestión de Fuentes de Datos**: Utilizado el API de Eliminación por Lotes para una eliminación eficiente de archivos en fuentes de datos eliminadas.
* **Soporte para Todos los Archivos de Texto Plano**: Habilitado el procesamiento de varios tipos de archivos de texto plano.
* **Adherencia a las Reglas de Gitignore**: Los archivos ignorados por las reglas de gitignore en los repositorios de Git ahora se excluyen del procesamiento.
==> personal/common-knowledge.md <==
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description: >-
Mejora tu conocimiento o comienza rápidamente agregando acceso a IA a datos preindexados
de nosotros y otros.
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# Conocimiento común
## Qué es el conocimiento común
En Rememberizer, los usuarios registrados **(editores)** pueden seleccionar sus documentos subidos a través de mementos y compartirlos públicamente como conocimiento común. Otros usuarios **(suscriptores)** pueden acceder a este conocimiento público y añadirlo a sus propios recursos.
Al contribuir con sus datos, otros usuarios pueden mejorar colectivamente la información disponible en la página de conocimiento común. Este enfoque colaborativo permite a todos los usuarios acceder a una fuente de datos más rica, mejorando así las capacidades de aprendizaje de sus aplicaciones de IA.
## Agregar conocimiento común público
Para suscribirte a un conocimiento común en tu recurso, sigue las instrucciones a continuación.
* En la barra de navegación, elige **Personal > Conocimiento Común**. Luego, verás la página de conocimiento común público.
<figure><img src="../.gitbook/assets/navbar_browse_ck.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/public_ck_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
* Luego, busca el conocimiento común al que deseas suscribirte. Puedes buscar el conocimiento escribiendo el nombre del conocimiento en la barra de búsqueda. Opcionalmente, puedes elegir la opción de filtro junto a la barra de búsqueda.
<figure><img src="../.gitbook/assets/filter_option_ck.png" alt="" width="249"><figcaption><p>Filtro de la barra de búsqueda</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/public_ck_search.png" alt=""><figcaption><p>Ejemplo de un resultado de búsqueda</p></figcaption></figure>
* Luego haz clic en el botón **Agregar** en el conocimiento común público. Después de suscribirte con éxito, verás que el botón **Agregar** cambia a botón **Eliminar**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/not_add_ck.png" alt=""><figcaption><p>Conocimiento común no agregado</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/added_ck.png" alt=""><figcaption><p>Conocimiento común agregado</p></figcaption></figure>
* Más tarde, si deseas eliminar un conocimiento suscrito, haz clic en el botón **Eliminar**.
## Crear un conocimiento común
Para instrucciones detalladas sobre cómo crear y compartir un conocimiento común, visita esta página [registering-and-using-api-keys.md](../developer/registering-and-using-api-keys.md "mencionar").
==> personal/mementos-filter-access.md <==
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description: Utiliza un Memento con cada integración de aplicación para limitar su acceso a tu Conocimiento
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# Acceso al Filtro de Recuerdos
### ¿Qué es un Memento y por qué existen?
Un propósito principal de Rememberizer es compartir extractos altamente relevantes de tus datos con aplicaciones de terceros de manera controlada. Esto se logra a través de la aplicación de un solo **Memento** a cada aplicación que esté integrada con Rememberizer y que también elijas autorizar para acceder a tus datos en Rememberizer.
La implementación actual de Memento permite al usuario seleccionar archivos específicos, documentos o grupos de contenido como una carpeta o canal que pueden ser utilizados por esa aplicación. Implementaciones posteriores agregarán formas adicionales de filtrar el acceso de terceros, como intervalos de tiempo como "creado en los últimos 30 días".\
\
Dos valores predeterminados son "Ninguno" y "Todos". Todos comparte cada archivo al que el usuario ha permitido que Rememberizer acceda. Ninguno no comparte nada con la aplicación en cuestión. Seleccionar Ninguno permite a un usuario seleccionar una aplicación e integrarla con Rememberizer sin tener que decidir en ese momento qué contenido hacer disponible. Seleccionar un Memento con Ninguno o editar un Memento aplicado existente para compartir Ninguno es una forma de desactivar el acceso de una aplicación a los datos del usuario sin tener que eliminar la integración. Esto es como un interruptor de apagado para tus datos. Los Mementos personalizados pueden ser hechos a medida y tener nombres que lo reflejen, como "Tareas" o "Marketing".
### ¿Cómo crear un Memento?
Esta guía te llevará a través del proceso de creación de un Memento
1. Navega a **Personal > Memento: Limitar Acceso** en la pestaña, o visita [https://rememberizer.ai/personal/memento](https://rememberizer.ai/personal/memento). Deberías ver todos los Mementos a la izquierda de la pantalla
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. Haz clic en **Crear un nuevo memento**. Luego llena el nombre de tu memento personalizado y haz clic en **Crear**. Después de eso, deberías ver tu memento añadido y la lista de fuentes de datos que se pueden incluir en tu memento.
<figure><img src="../.gitbook/assets/create_memento.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_detail.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. Haz clic en **Refinar** en la fuente de datos que deseas refinar, el panel lateral aparecerá. Luego elige agregar carpetas o archivos, y haz clic en **Refinar** para agregar esas fuentes de datos al Memento.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_refine_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Además, para la fuente de conocimiento común, puedes hacer clic en **Agregar** para incluir el conocimiento en el Memento.
<figure><img src="../.gitbook/assets/memento_add_common_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
==> personal/manage-your-embedded-knowledge.md <==
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description: >-
Rememberizer permite a los usuarios gestionar de manera eficiente sus archivos
almacenados de diversas fuentes. Esta sección te mostrará cómo acceder, buscar, filtrar y
gestionar tu archivo subido en el conocimiento
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# Gestiona tu conocimiento embebido
## Navegar por la página de detalles del conocimiento embebido
En la barra de navegación, elige **Personal > Tu Conocimiento**. Localiza el botón **Ver Detalles** en el lado derecho de la sección "Tu Conocimiento" y haz clic en él. Luego, verás la página de **detalles del conocimiento embebido**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/browse_knowledge_detail_page_1.png" alt=""><figcaption><p>Tu sección de Conocimiento y el botón <strong>Ver Detalles</strong></p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/browse_knowledge_detail_page_2.png" alt=""><figcaption><p>Página de Detalles del Conocimiento Embebido</p></figcaption></figure>
La tabla de detalles de archivos de conocimiento incluye estos atributos:
* **Documentos:** Nombre del documento o canal de slack.
* **Fuente:** El recurso desde donde se carga el archivo (Drive, Mail, Slack, Dropbox y la aplicación Rememberizer).
* **Directorio:** El directorio donde se encuentra el archivo en la fuente.
* **Estado**: El estado del archivo (indexando, indexado o error).
* **Tamaño**: El tamaño del archivo.
* **Indexado en**: La fecha en que se indexa el archivo.
* **Acciones:** El botón para eliminar el archivo. Para los archivos cuyo estado es error, también habrá un ícono de reintento junto al ícono de papelera (botón de eliminar).
## Características de la página de detalles
### Buscar y filtrar los archivos
El usuario puede buscar el documento por nombre con la **barra de búsqueda**. Escriba el nombre en la barra y luego presione Enter para obtener su resultado.
<figure><img src="../.gitbook/assets/search_manage_knowledge_result.png" alt=""><figcaption><p>Resultado de una búsqueda</p></figcaption></figure>
También puede elegir opcionalmente el **filtro de Estado** y el **filtro de Fuente.** Esto localizará rápidamente documentos específicos al reducir sus criterios de búsqueda. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/Source filter.png" alt="" width="247"><figcaption><p>Filtro de Fuente</p></figcaption></figure>
<figure><img src="../.gitbook/assets/Status_filter.png" alt="" width="257"><figcaption><p>Filtro de Estado</p></figcaption></figure>
### Eliminar un archivo subido
Encuentra el archivo que deseas eliminar (buscando si es necesario). Luego haz clic en el **icono de papelera** en la columna de **Acción**. 
<figure><img src="../.gitbook/assets/delete_file.png" alt=""><figcaption><p>Archivo con icono de eliminar</p></figcaption></figure>
Aparecerá un modal para confirmar la eliminación. Haz clic en **Confirmar** y luego verás el archivo eliminado.
<figure><img src="../.gitbook/assets/delete_file_pop_up.png" alt=""><figcaption><p>Modal de confirmación de eliminación</p></figcaption></figure>
### Reintentar archivos de error de indexación
El usuario puede volver a intentar incrustar aquellos archivos que Rememberizer no pudo indexar. Para reintentar la indexación de un archivo específico, simplemente haga clic en el botón de reintento junto al botón de eliminar en la columna **Acción**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/err_retry_button.png" alt=""><figcaption><p>Botón de reintento para archivo de error específico</p></figcaption></figure>
Si el usuario desea reintentar la indexación de todos los archivos de error, haga clic en el botón de reintento junto a la etiqueta de la columna **Acción**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/err_retry_all_button.png" alt=""><figcaption><p>Botón de reintento para todos los archivos de error</p></figcaption></figure>
A continuación se muestra la imagen después de reintentar con éxito la indexación del archivo de error de la integración de Gmail.
<figure><img src="../.gitbook/assets/success_retry_indexing.png" alt=""><figcaption><p>Reintento exitoso de la indexación del archivo de error</p></figcaption></figure>
==> personal/rememberizer-gmail-integration.md <==
---
description: >-
Esta guía te llevará a través del proceso de integrar tu Google Drive
en Rememberizer como una fuente de conocimiento.
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# Integración de Gmail con Rememberizer
1. Inicia sesión en tu cuenta.
2. Navega a la pestaña **Personal > Tu Conocimiento**, o visita [https://rememberizer.ai/personal/knowledge](https://rememberizer.ai/personal/knowledge). Deberías ver todas las fuentes de conocimiento disponibles allí, incluyendo Gmail.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_personal_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. Haz clic en el botón **"Conectar"** para la fuente de conocimiento de Gmail. Serás redirigido a una nueva página que te pedirá permiso para permitir que Rememberizer acceda a tu Gmail. Selecciona tu cuenta de Gmail.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_oauth_step_1.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Aprueba la aplicación haciendo clic en "**Continuar"**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_oauth_step_2.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
5. Otorga a Rememberizer **permisos** para acceder a tu Gmail haciendo clic en **"Continuar".**
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_oauth_step_3.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
6. Serás redirigido de vuelta a nuestra plataforma, donde deberías ver tu Gmail conectado.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_auth_redirect.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
7. Ahora que estás conectado, necesitas especificar qué etiquetas de correo electrónico debería incrustar nuestro producto. Haz clic en el botón **"Seleccionar"** y elige las etiquetas de correo electrónico deseadas del panel lateral. Todos los correos electrónicos que pertenezcan a las etiquetas seleccionadas serán incrustados.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_choose_knowledge.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
8. Después de seleccionar las etiquetas, haz clic en **"Agregar"** para comenzar a incrustar tu conocimiento. También necesitas marcar la casilla para aceptar la política de Rememberizer de compartir tus datos de Gmail con aplicaciones de terceros que hayas aprobado específicamente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_choose_knowledge_checkbox.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
9. Una vez que hayas seleccionado tus etiquetas, nuestro sistema comenzará a incrustar los correos electrónicos y archivos adjuntos. Este proceso puede tardar unos minutos, dependiendo de la cantidad de datos.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gmail_indexing.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### ¿Qué sigue?
Utiliza la función de [Memento](mementos-filter-access.md) para filtrar el acceso a los datos de origen. Combina esto con tu conocimiento de otras aplicaciones como Slack, Box, Dropbox, etc. para formar un memento integral.
También puedes [Buscar Tu Conocimiento](https://rememberizer.ai/personal/search) a través de nuestra interfaz web, o mejor aún, utiliza este conocimiento en un LLM a través de nuestra aplicación GPT o nuestra API pública.
¡Y eso es todo! Si encuentras algún problema durante el proceso, no dudes en contactar a nuestro equipo de soporte.
==> notices/README.md <==
# Avisos
==> notices/terms-of-use.md <==
# Términos de Uso
## 1. Introducción
Este documento describe los términos de uso ("Términos") para Rememberizer, un servicio de Skydeck AI Inc ("Rememberizer") que incluye todas las páginas proporcionadas al usuario en un dominio personalizado o generalmente disponible dentro de \*.rememberizer.ai y cualquier otra página que vincula a estos Términos (los "Sitios"). Estos Términos constituyen un acuerdo legal vinculante entre usted, como usuario, y Skydeck AI Inc, como proveedor de esta plataforma. Al acceder o utilizar esta plataforma, usted afirma su acuerdo de cumplir con estos Términos
### 2. Aceptación de los términos
Al acceder o utilizar cualquier parte de los sitios, confirmas que tienes al menos 18 años, has leído y comprendido estos Términos de Uso y la Política de Privacidad de Rememberizer (que se incorpora a estos Términos por referencia), y aceptas estar legalmente vinculado a ellos.
En estos términos, "nosotros" y "nuestro" se refiere a Rememberizer, mientras que "tú" se refiere tanto a ti como individuo como a cualquier entidad que representes. Al utilizar nuestra plataforma, confirmas que puedes aceptar estos términos en nombre de dicha entidad, obligándola así a estos términos.
### 3. Información de Contacto
SkyDeck AI Inc. es la entidad con la que estás contratando. Nuestra dirección postal e información de contacto son las siguientes:
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### 4. Concesión de Licencia y Derechos de Propiedad
Sujeto a su total cumplimiento con estos Términos, cualquier otra política o restricciones publicadas en la plataforma, y su pago oportuno de cualquier tarifa acordada con Rememberizer, le concedemos una licencia limitada, no exclusiva, no transferible, revocable para acceder y usar la plataforma.
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### 5. Responsabilidad de la Cuenta
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### 6. Derechos y responsabilidades del usuario
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### 15. Cambios en los Términos
Rememberizer se reserva el derecho, a nuestra discreción, de cambiar estos Términos en cualquier momento. Se comunicará a los usuarios los cambios a través de canales apropiados, como notificaciones por correo electrónico, banners en el sitio web o mensajes en la aplicación, y a los usuarios se les dará un periodo de tiempo razonable para aceptar los nuevos términos.
### 16. Traducciones
Para su conveniencia, proporcionamos traducciones automáticas de este documento en idiomas distintos al inglés. En cualquier momento en que haya un conflicto o contradicción entre la versión original en inglés y una versión en otro idioma, se aplicará y prevalecerá la versión en inglés. Al confiar en una traducción no inglesa de este documento, acepta que podría haber diferencias no intencionadas entre el texto traducido y los términos reales a los que ha aceptado.
==> notices/privacy-policy.md <==
# Política de Privacidad
## Política de Privacidad de Rememberizer
SkyDeck AI Inc. ("Rememberizer", "nosotros", "nuestro" o "nos") respeta tu privacidad y se compromete a protegerla a través de nuestro cumplimiento con esta política. Esta política describe los tipos de información que podemos recopilar de ti o que puedes proporcionar al usar la plataforma de IA generativa rememberizer.ai (nuestro "Servicio") y nuestras prácticas para recopilar, usar, mantener, proteger y divulgar esa información.
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* Información personal, como su nombre, dirección de correo electrónico y otros identificadores por los cuales puede ser contactado en línea o fuera de línea.
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Recopilamos esta información:
* Directamente de usted cuando nos la proporciona al autorizar el acceso a una fuente de datos.
* Directamente cuando una aplicación que ha integrado con Rememberizer elige almacenar texto en la memoria de Rememberizer para su uso posterior por esa aplicación u otras.
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### Cómo utilizamos tu información
Utilizamos la información que recopilamos sobre ti o que nos proporcionas, incluyendo cualquier información personal:
* Para proporcionarte el Servicio y sus contenidos, y cualquier otra información, productos o servicios que nos solicites.
* Para cumplir con cualquier otro propósito para el cual nos la proporcionas.
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* Para mejorar nuestro Servicio, productos o servicios.
* Para permitirte participar en funciones interactivas en nuestro Servicio.
* Los componentes de texto de los documentos de Conocimiento se almacenan en fragmentos y se indexan en almacenes de datos vectoriales para que se puedan devolver a las aplicaciones de terceros que autorices a tener ese acceso, las partes que se estima que tienen relevancia semántica. 
### Compartir con terceros
Un objetivo principal de Rememberizer es compartir extractos altamente relevantes de tus datos con aplicaciones de terceros de una manera controlada. Esto se logra mediante la aplicación de un único **Memento** a cada aplicación que esté integrada con Rememberizer y que también elijas autorizar para acceder a tus datos en Rememberizer.
La implementación actual de Memento permite al usuario seleccionar archivos específicos, documentos o grupos de contenido, como una carpeta o canal que pueda ser utilizado por esa aplicación. Las implementaciones posteriores agregarán formas adicionales para filtrar el acceso de terceros, como periodos de tiempo como "creado en los últimos 30 días".\
\
Dos valores predeterminados son "Ninguno" y "Todos". Todos comparte cada archivo al que el usuario ha permitido el acceso a Rememberizer. Ninguno no comparte nada con la aplicación en cuestión. Seleccionar Ninguno permite a un usuario seleccionar una aplicación e integrarla con Rememberizer sin tener que decidir en ese momento qué contenido poner a disposición. Seleccionar un Memento con Ninguno o editar un Memento aplicado existente para compartir Ninguno es una forma de apagar el acceso de las aplicaciones a los datos del usuario sin tener que eliminar la integración. Esto es como un interruptor para tus datos. Los Mementos personalizados pueden ser creados con un propósito específico y tener nombres que reflejen eso, como "Tareas" o "Marketing". 
### Divulgación de su información
Podemos divulgar información agregada sobre nuestros usuarios, e información que no identifique a ninguna persona, sin restricción. Podemos divulgar información personal que recopilamos o que usted nos proporciona como se describe en esta política de privacidad:
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### Información de Contacto
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SkyDeck AI Inc.\
Attn: Rememberizer\
548 Market St. PMB38234\
San Francisco, CA 94104\
Teléfono: 1.415.744.1557\
Correo electrónico: [legal@rememberizer.ai](mailto:legal@rememberizer.ai)
==> notices/releases/apr-5th-2024.md <==
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Esta actualización mejora las integraciones con Dropbox, Google Drive y Slack, y
refina la gestión de documentos para una experiencia de usuario más fluida.
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# 5 de abr. de 2024
## Nuevas características
* **Nuevo soporte para el Árbol del Conocimiento:** Ampliada la estructura del árbol para integrarse mejor con Dropbox y Google Drive, lo que permite una gestión más intuitiva de documentos y carpetas.
* **Sincronización de Respuestas de Slack:** Se agregó funcionalidad para sincronizar nuevas respuestas de Slack de manera más efectiva, ayudando a mantener las comunicaciones fluidas y actualizadas.
## Corrección de Errores
* **Correcciones en la Página de Conocimiento Común:** Se corrigieron errores relacionados con la búsqueda, la paginación y la actualización del formato de fecha y hora en la página de conocimiento común.
* **Mostrar los Archivos Seleccionados para Correcciones de Cuentas Antiguas:** Hemos solucionado un problema donde los archivos seleccionados para cuentas antiguas no se mostraban correctamente.
==> notices/releases/may-17th-2024.md <==
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Esta versión se centra en mejorar la experiencia del usuario, mejorar las integraciones
y corregir varios problemas. Las actualizaciones clave incluyen la sincronización de Gmail y
la visualización de la ruta del directorio.
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# 17 de mayo de 2024
## Nuevas Funciones
* **Integración y Sincronización de Gmail:** Conecta tus cuentas de Gmail para gestionar correos electrónicos en nuestra plataforma sin esfuerzo. La semana pasada, introdujimos la integración específica de etiquetas; esta semana, disfruta de la sincronización completa de hilos dentro de una etiqueta, para un acceso y gestión sin obstáculos.
## Mejoras
* **Mostrar Ruta del Directorio:** La aplicación ahora muestra la ruta del directorio, facilitando a los usuarios la navegación y localización de sus documentos.
* **Diagrama Actualizado:** El diagrama de la aplicación ha sido actualizado para proporcionar una representación visual más clara de la arquitectura del sistema y el flujo de datos.
* **Cambio en el Orden de las Fuentes de Datos:** El orden de las fuentes de datos ha sido optimizado para mejorar la eficiencia en la recuperación y procesamiento de datos.
* **Lógica Actualizada para Obtener Datos:** La lógica para obtener datos ha sido mejorada para aumentar la precisión y fiabilidad de la información recuperada.
## Corrección de Errores
* **Interfaz del Botón Eliminar Documento Arreglada:** La interfaz de usuario para el botón de eliminar documento en los detalles incrustados ha sido corregida para proporcionar una mejor experiencia de usuario.
==> notices/releases/oct-4th-2024.md <==
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Esta versión se centra en mejorar el rendimiento y la estabilidad, con mejoras significativas en los procesos de sincronización y correcciones de problemas conocidos.
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# 4 de octubre de 2024
### Mejoras
- **Navegación de Google Drive Optimizada**: Mejora del rendimiento del árbol de conocimiento de Google Drive para una navegación más rápida y fluida.
- **Eficiencia de Sincronización Mejorada**: Optimización de la sincronización de documentos al refinar la gestión de tareas para actualizaciones más rápidas.
### Corrección de Errores
- **Resolución de Fallo al Desconectar la Fuente de Datos**: Se solucionó un problema donde desconectar una fuente de datos mientras el panel de conocimiento estaba abierto causaba que la aplicación se bloqueara.
==> notices/releases/sep-20th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en varias mejoras, nuevas características y correcciones de errores para mejorar la experiencia del usuario y la funcionalidad.
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# 20 de septiembre de 2024
### Mejora
- **Formato Mejorado para Números**: Los números grandes ahora se muestran con comas para facilitar la lectura.
- **Manejo de Documentos Actualizado**: Mecanismo mejorado para gestionar e indexar documentos de manera eficiente, incluso en carpetas más grandes.
- **Manejo Optimizado de Slack y Documentos**: API mejorada para reintentar todos los documentos y canales de Slack fallidos, asegurando operaciones más fluidas.
### Nuevas Características
- **Actualización de Membresía**: Las membresías ahora se actualizan según los resultados de carga para obtener datos más precisos.
- **Selección de Documentos Aleatorios**: Se introdujo la selección aleatoria para la incrustación y carga para diversificar el procesamiento de documentos.
### Corrección de Errores
- **Sincronización de Dropbox**: Sincronización de Dropbox desactivada temporalmente para prevenir posibles problemas de datos.
- **Mejora del Campo de Búsqueda**: El campo de búsqueda en la página de Detalles del Conocimiento ahora se completa automáticamente según el parámetro de consulta "file" para búsquedas más precisas.
- **Reindexar Colección Después de Cargar**: Mejorada la API de resultados de carga para reindexar colecciones automáticamente.
==> notices/releases/nov-8th-2024.md <==
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Nuestra última versión se centra en mejorar el rendimiento, aumentar la fiabilidad y proporcionar una mejor experiencia de usuario a través de diversas optimizaciones y correcciones.
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# 8 de noviembre de 2024
### Mejoras
- **Experiencia de Incorporación Actualizada**: Mejora de los visuales de incorporación de nuevos usuarios con integración de Gmail actualizada para un inicio más fluido.
- **Rendimiento Optimizado**: Mejora de la velocidad y eficiencia de la aplicación al reaplicar vectores de media precisión.
- **Capacidades de Búsqueda Mejoradas**: Mejora del indexado para mejores resultados de búsqueda y recuperación de información más rápida.
- **Confiabilidad Mejorada en el Procesamiento de Documentos**: Mejora en el manejo de reintentos durante tareas de incrustación para un procesamiento de documentos más confiable.
### Corrección de Errores
- **Errores de Sincronización de Documentos Corregidos**: Se resolvieron problemas relacionados con la sincronización de documentos y errores de procesamiento para aumentar la estabilidad de la aplicación.
- **Error de Acceso a Memento Resuelto**: Se corrigió un error donde los documentos memento no eran accesibles.
- **Indexación de Documentos Asegurada**: Se solucionó un problema que impedía la creación de tablas de almacenamiento vectorial, asegurando que todos los documentos estén correctamente indexados y sean buscables.
==> notices/releases/jun-14th-2024.md <==
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Esta versión mejora el manejo de errores, mejora la barra lateral de memento y
refina las pruebas. Las actualizaciones clave incluyen la visualización del tamaño del memento, mejores respuestas de error y verificaciones automáticas de versión.
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# 14 de junio de 2024
## Nuevas Características
* **Mostrar el Tamaño de los Mementos:** El tamaño de los mementos ahora se muestra en la barra lateral de mementos, proporcionando a los usuarios mejores perspectivas sobre su uso de almacenamiento.
* **Verificar la Última Versión:** Hemos añadido una función que permite a la aplicación de escritorio verificar automáticamente y notificar a los usuarios sobre la última versión disponible.
## Corrección de Errores
* **Devolver 404 para Mementos Eliminados:** Recuperar un memento eliminado o uno que pertenece a otro usuario ahora devuelve un error 404 en lugar de un error de servidor.
* **Actualizar Tamaño para Aplicaciones de Terceros:** Se solucionó un problema donde los documentos de memoria de aplicaciones de terceros no activaban actualizaciones de tamaño para los mementos.
==> notices/releases/mar-4th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce nuevas características como la creación y
visualización de conocimiento compartido, y el cambio de nombre de mementos. Las mejoras incluyen correcciones clave de errores sobre
Dropbox, resultados de consultas y la interfaz de usuario de conocimiento común.
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# 4 de Marzo 2024
## Nuevas Características
* **Conocimiento Compartido**: Se ha implementado una nueva característica para crear y mostrar conocimiento compartido.
* **Renombramiento de Mementos**: Ahora los usuarios pueden cambiar el nombre de sus mementos.
## Corrección de Errores
* **Visualización de Archivos de Dropbox**: Se resolvió un problema con la visualización incorrecta de archivos en Dropbox.
* **Orden de Resultados de Consulta**: Se corrigió un error donde las consultas con fragmentos consecutivos devolvían un resultado desordenado.
* **Interfaz de Usuario de Conocimiento Común**: Se corrigieron varios problemas de interfaz de usuario con la función de Conocimiento Común.
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==> notices/releases/aug-16th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar las capacidades de búsqueda y en mejorar las características de gestión de documentos.
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# 16 de agosto de 2024
### Nuevas Funciones
- **Filtros de Búsqueda Mejorados**: Se agregó la capacidad de filtrar los resultados de búsqueda por remitente y destinatario, lo que facilita encontrar correos electrónicos específicos.
- **Visualización de la Fecha de Creación del Documento**: Ahora se muestra la fecha de creación del documento en las listas de documentos para una mejor gestión de documentos.
### Mejoras
- **Mejorada la Confiabilidad de Búsqueda**: Las mejoras en las funciones de búsqueda brindan una experiencia más fluida y confiable.
### Corrección de Errores
- **Corrección de Integración de Correo Electrónico**: Se resolvieron problemas con la integración de Gmail al usar GPT para garantizar un funcionamiento fluido.
- **Corrección de Visualización de Contenido en la Aplicación de Escritorio**: Se solucionaron problemas con la visualización del contenido del documento en la aplicación de escritorio para una mejor experiencia del usuario.
==> notices/releases/mar-11th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización trae nuevas características y mejoras, incluyendo una integración
de Slack optimizada, documentos mejorados y un proceso de registro de usuario más
eficiente. También hemos corregido algunos errores.
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# 11 de Marzo, 2024
## Nuevas características
* **Migración de datos de usuario de Slack:** Ahora los datos del usuario de Slack pueden ser emigrados para acomodar hilos y respuestas de Slack, mejorando la interacción del usuario.
* **Integración de conocimiento común:** Se ha añadido el conocimiento común a las fuentes de integración en el punto final, expandiendo las capacidades de nuestro sistema.
* **Fijar elementos de conocimiento compartido:** Los administradores del sistema ahora pueden fijar los elementos de conocimiento compartido en la parte superior de la lista, mejorando la visibilidad y accesibilidad.
* **Manejo seguro de documentos:** El sistema ya no fallará en documentos vacíos, mejorando la fiabilidad del sistema.
* **Administrar conocimiento compartido:** Los usuarios ahora pueden borrar y editar su conocimiento compartido, proporcionando un mayor control sobre el contenido compartido.
## Mejoras
* **Actualización de la Interfaz de Usuario de Rememberizer:** La Interfaz de Usuario de Rememberizer ha sido actualizada en función del nuevo formato de Respuestas de Slack.
## Corrección de Errores
* **Cambio Entre Conocimiento Común:** Se solucionó un problema al cambiar entre conocimiento común al refinar el memento.
* **Visibilidad de Documentos No Soportados:** Se corrigió el problema que causaba que se mostraran documentos no soportados.
* **Lista de Documentos del Usuario:** Los documentos suscritos ya no aparecerán en la lista de documentos del usuario.
* **Estimación del Tamaño del Memento:** Se rectificó el cálculo incorrecto del tamaño estimado del memento.
==> notices/releases/jul-26th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar nuestra integración con Slack, mejorar la
interfaz de usuario y resolver problemas críticos para proporcionar una experiencia más fluida.
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# 26 de julio de 2024
**Nuevas características:**
* **Contador de Canales de Slack**: Una nueva función que cuenta y muestra con precisión el número de canales de Slack, ayudando a los usuarios a gestionar mejor sus conexiones en el espacio de trabajo.
**Mejoras:**
* **Interfaz de Usuario de Integración de Slack Actualizada**: La interfaz de usuario para la integración de Slack se ha renovado para soportar el nuevo mecanismo de canales, haciéndola más intuitiva y fácil de usar.
* **Actualización del Nombre de la Aplicación**: El nombre de la aplicación de escritorio se ha actualizado a "Rememberizer", reflejando nuestro compromiso de ayudar a los usuarios a organizar y recordar información importante.
**Correcciones de Errores:**
* **Integración de Google Drive**: Se resolvió un problema que causaba errores al acceder a las carpetas de Google Drive, asegurando una navegación y gestión de archivos más fluida.
==> notices/releases/sep-27th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento de sincronización y la navegación para Dropbox y Google Drive, proporcionándote una experiencia más fluida y eficiente.
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# 27 de septiembre de 2024
### Mejoras
- **Sincronización en la Nube Mejorada**: Optimizados los procesos de sincronización para Dropbox y Google Drive, resultando en actualizaciones de archivos más rápidas y confiables.
- **Navegación en Dropbox Mejorada**: Refinado el árbol de conocimiento de Dropbox para una organización de archivos más eficiente y un acceso más fácil.
- **Horario de Sincronización Regular**: Establecidas tareas de sincronización para Google Drive, Dropbox y Gmail que ocurren cada 6 horas, asegurando que tu contenido se mantenga constantemente actualizado.
==> notices/releases/feb-26th-2024.md <==
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description: >-
En esta versión, hemos implementado un límite de tamaño de imagen de 1MB para las cargas y
mejorado la visualización de documentos en el Panel de Selección. También hemos corregido un error
relacionado con la desconexión de la fuente de datos.
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# 26 de Febrero, 2024
## Mejoras
* **Límite de tamaño de imagen**: Las imágenes recortadas para el conocimiento compartido no deben exceder 1MB de tamaño.
* **Mejora en la visualización de documentos**: Hemos aumentado la cantidad de documentos que se pueden mostrar en la estructura en árbol dentro del Panel de Selección Derecho para mejorar la experiencia del usuario.
## Corrección de errores
* **Desconexión de la fuente de datos**: Se solucionó un problema donde la desconexión de una fuente de datos no eliminaba adecuadamente los documentos y no removía la fuente de datos.\
==> notices/releases/aug-2nd-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento general, el manejo de datos y
la gestión de errores de nuestra aplicación. Los usuarios pueden esperar una experiencia más robusta y
eficiente.
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# 2 de agosto de 2024
**Nuevas Funciones:**
* **Funcionalidad de Búsqueda Mejorada**: La función de búsqueda ahora realiza la recuperación de contenido en paralelo, ofreciendo resultados más rápidos y precisos.
* **Sistema de Notificación de Documentos Refinado**: Los usuarios recibirán notificaciones más precisas sobre actualizaciones de documentos, mejorando la colaboración y la gestión del flujo de trabajo.
* **Formato de Clave API Actualizado**: Se actualizó el prefijo de la clave API para mejorar la seguridad y facilitar la identificación.
**Mejoras:**
* **Gestión de Datos Mejorada**: El sistema ahora maneja documentos vacíos de manera más efectiva, asegurando que toda la información relevante esté correctamente indexada y cargada.
* **Organización de Mementos Optimizada**: Refinamientos en la barra lateral de mementos proporcionan una vista más clara de documentos y carpetas, haciendo que la navegación sea más intuitiva.
* **Procesamiento de Datos Simplificado**: Implementación de un nuevo mecanismo de incrustación y adaptación de la base de datos vectorial para un manejo y análisis de datos más eficientes.
**Correcciones de Errores:**
* **Compatibilidad de Codificación de Correo Electrónico**: Actualizar el formato de codificación del sistema cuando el conjunto de caracteres del correo electrónico es incorrecto, previniendo posibles problemas de visualización.
* **Gestión de Etiquetas de Gmail**: Se resolvió un problema al eliminar etiquetas de Gmail, asegurando una integración de correo electrónico más fluida.
* **Manejo de Excepciones**: Mejora del sistema de notificación de errores para gestionar y comunicar mejor las excepciones del sistema.
==> notices/releases/oct-25th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la fiabilidad de la indexación de documentos e incluye varias correcciones de errores para mejorar su experiencia.
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# 25 de octubre de 2024
### Nuevas Características
- **Reintento Automático para Fallos de Indexación**: Se implementó un mecanismo de reintento automático para asegurar que los documentos que no se pudieron indexar sean reintentados, mejorando la consistencia de los datos.
### Corrección de Errores
- **Mejorada la Funcionalidad de Búsqueda**: Se solucionó un problema que impedía las búsquedas desde aplicaciones conectadas a mementos sin recuerdos.
- **Mejoras en la Estabilidad del Sistema**: Se resolvieron conexiones de base de datos superpuestas durante tareas concurrentes para mejorar el rendimiento.
- **Ajustes en la Sincronización de Slack**: Se desactivó temporalmente la sincronización para canales de Slack vacíos para evitar errores innecesarios.
==> notices/releases/oct-18th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la fiabilidad del guardado de documentos.
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# 18 de octubre de 2024
### Corrección de Errores
- **Mejorada la Estabilidad del Guardado de Documentos**: Se mejoró el proceso de guardado de documentos para prevenir conflictos potenciales durante ediciones simultáneas.
==> notices/releases/apr-12th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora la sincronización de documentos, agiliza la gestión del
conocimiento común y optimiza la interfaz de usuario, mejorando la eficiencia
general del sistema y la experiencia del usuario.
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# 12 de abril de 2024
## Nuevas Características
* **Sincronización Automática para Almacenamiento en la Nube:** Los usuarios ahora pueden establecer la sincronización automática para carpetas y archivos seleccionados en Dropbox y Google Drive, agilizando los procesos de gestión de documentos.
## Mejoras
* **Ordenamiento de Documentos Optimizado:** El orden de los documentos ahora se puede establecer por fecha indexada o nombre, facilitando una navegación y recuperación más intuitivas.
* **Actualizaciones de UI para la Gestión de Memento:** La interfaz de usuario del memento de conocimiento común ha sido actualizada, incluyendo un nuevo interruptor para la configuración de compartición, mejorando el control del usuario sobre el intercambio de datos.
* **Responsividad y Personalización de la UI:** Se han implementado correcciones menores en la interfaz de usuario.
## Corrección de Errores
* **Proceso de Incorporación:** Se resolvió un problema donde el conocimiento común no se mostraba durante el paso de incorporación de un usuario, mejorando la experiencia de configuración inicial para nuevos usuarios.
==> notices/releases/README.md <==
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description: Declaraciones Públicas, Alteraciones de Cumplimiento y Actualizaciones de Asistencia al Usuario.
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# Lanzamientos
© 2024 SkyDeck AI Inc.
==> notices/releases/aug-9th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la experiencia del usuario, optimizar la
gestión de documentos y perfeccionar las capacidades de búsqueda en el Rememberizer.
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# 9 de agosto de 2024
**Nuevas Funciones**
* **Integración con Canal de Slack**: Soporte mejorado para canales de Slack, mejorando la comunicación y colaboración dentro de la aplicación.
* **Filtro de Estado de Documento**: Se agregó un nuevo filtro para el estado del documento en la página de detalles de incrustación, facilitando el seguimiento y la gestión de documentos.
* **Visualización de Documentos en Capas**: Se implementó una nueva vista en árbol en la barra lateral de memento, organizando documentos y carpetas en capas para una mejor navegación.
* **Capacidades de Búsqueda Avanzadas**: Se introdujeron filtros de rango de fechas para la funcionalidad de búsqueda, permitiendo una recuperación de documentos más precisa.
**Mejoras**
* **Gestión de Documentos**: Se refinó el proceso de vinculación de documentos a la página de detalles del conocimiento, simplificando la organización y el acceso a los documentos.
* **Actualizaciones de Interfaz de Usuario**: Varias mejoras en la interfaz de usuario para mejorar la usabilidad general de la aplicación y su atractivo visual.
* **Optimización del Rendimiento**: Se refactorizó el código y se actualizaron las llamadas a la API para mejorar el rendimiento y la capacidad de respuesta de la aplicación.
**Correcciones de Errores**
* **Manejo de Consultas de Búsqueda Vacías**: Se resolvió un problema donde las consultas de búsqueda vacías no se manejaban correctamente, mejorando la fiabilidad de la búsqueda.
* **Integración de Correo Electrónico**: Se solucionó un problema relacionado con el manejo de fuentes de correo electrónico al interactuar con GPT, asegurando una integración más fluida con los servicios de correo electrónico.
==> notices/releases/feb-19th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión trae mejoras al árbol de Memento con mejor ordenamiento y
corrige un error que afecta las solicitudes de API en aplicaciones de GPT.
---
# 19 de Febrero, 2024
## Mejoras
* **Orden alfabético en el árbol de Memento**: Para una navegación mejorada, los archivos y canales de Slack dentro del árbol de Memento ahora están organizados alfabéticamente.
## Corrección de errores
* **Aplicaciones GPT**: Hemos solucionado un problema que impedía que se realizaran solicitudes a la API a través de aplicaciones GPT recién configuradas.
\
==> notices/releases/mar-18th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la experiencia del usuario con un mejor
proceso de incorporación, gestión de mementos y una interfaz de usuario
receptiva. Las actualizaciones clave incluyen la eliminación del límite de
tamaño de imagen y la visualización de los tamaños de los mementos.
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# 18 de Marzo, 2024
## Nuevas características
* **Botón Crear Nuevo Recuerdo:** Hemos añadido un nuevo botón para crear recuerdos mientras se autoriza la aplicación, haciendo el proceso más amigable para el usuario.
* **Sin Límite de Tamaño para el Cargador de Imágenes:** Los usuarios ahora pueden cargar imágenes de cualquier tamaño, ofreciendo más flexibilidad en el diseño de documentos.
* **Mostrar el Tamaño de los Elementos de Conocimiento Común:** Hemos añadido la función de mostrar el tamaño de los elementos de conocimiento común, proporcionando más transparencia en el uso de almacenamiento.
## Mejoras
* **Tiempo indexado de los canales de Slack:** El tiempo indexado ahora se actualizará al buscar nuevos mensajes, y se mantendrá el estatus `INDEXED` del documento, mejorando la eficiencia en la búsqueda de documentos.
* **Onboarding más fluido:** Hemos eliminado pasos redundantes en el flujo de onboarding, lo que lo hace más rápido y eficiente.
* **UI Responsive para el Conocimiento Común:** Hemos optimizado la UI para el conocimiento común en la página de memento para que sea responsive, mejorando su legibilidad en distintos dispositivos.
* **Visualización del tamaño de los Mementos:** Ahora se muestra el tamaño de los mementos cuando se autoriza una aplicación, ayudando a los usuarios a entender mejor sus mementos autorizados.
## Corrección de errores
**Usuario-Renombrar-Aplicación:** El caso en el que un usuario renombra una aplicación ahora se maneja correctamente, previniendo errores potenciales.
==> notices/releases/jan-15th-2024.md <==
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description: Primer lanzamiento de Rememberizer.
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# 15 de enero, 2024
## Nuevas Funciones
* **Búsqueda de Documentos**: Encuentra tus documentos fácilmente con nuestra eficiente función de búsqueda.
* **Integración con Google Drive**: Gestiona tus archivos sin problemas a través de Google Drive.
* **Centro de Desarrolladores**: Un espacio fácil de usar para que los desarrolladores registren y configuren sus aplicaciones para la integración con Rememberizer.
* **Gestión de Mementos**: Crea, lista y elimina tus mementos fácilmente.
* **Gestión de Fuentes de Datos**: Conecta y desconecta tu fuente de datos fácilmente.
* **Fácil Incorporación**: Nuestra función de estado de incorporación está diseñada para un inicio suave para todos los usuarios y desarrolladores.
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==> notices/releases/feb-12th-2024.md <==
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description: >-
En esta versión, hemos introducido una página de conocimiento común pública, realizado
mejoras en la estructura de mementos y la interfaz de usuario de incorporación, y corregido un error con el
conteo de autorización de aplicaciones.
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# 12 de Febrero, 2024
## Nuevas Características
* **Página Pública de Conocimiento Común**: Se ha implementado una nueva página pública de conocimiento común para mejorar el acceso y la compartición de información.
* **Conocimientos Comunes en el Proceso de Incorporación**: Los usuarios ahora pueden agregar conocimientos comunes directamente desde la página de incorporación.
* **Estructura de Árbol para Memento**: Los archivos en un memento ahora se devuelven en una estructura de árbol para una mejor claridad y navegación.
## Mejoras
* **Interfaz de Usuario para Pasos de Incorporación**: La interfaz de usuario para los pasos de incorporación ha sido ajustada para una mejor experiencia del usuario.
==> notices/releases/nov-1st-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar el rendimiento, mejorar la autenticación y aumentar la fiabilidad general para una mejor experiencia del usuario.
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# 1 de noviembre de 2024
### Mejoras
- **Rendimiento de Búsqueda Más Rápido**: Procesos de backend optimizados para proporcionar un acceso más rápido a sus documentos.
- **Sistema de Autenticación Mejorado**: Autenticación mejorada para mayor seguridad y fiabilidad.
- **Fiabilidad de Indexación Mejorada**: Monitoreo mejorado para la indexación de documentos para asegurar que todos sus documentos sean buscables.
- **Rendimiento del Sistema Optimizado**: Implementadas optimizaciones de backend para un servicio más rápido y eficiente.
### Nuevas Funciones
- **Reconexión Automática de Fuentes de Datos**: Las fuentes de datos ahora permanecen conectadas automáticamente, asegurando un acceso ininterrumpido a su información.
### Corrección de Errores
- **Controles de Privacidad Mejorados**: Se solucionó un problema que impedía la lista no autorizada en las vistas de usuario, mejorando la privacidad.
- **Problemas de Autorización de la Aplicación Resueltos**: Se corrigieron problemas de redirección con aplicaciones autorizadas para un acceso sin problemas.
==> notices/releases/nov-15th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la experiencia de autenticación del usuario, incluyendo redirecciones de inicio de sesión más fluidas y un mejor soporte para la aplicación de escritorio.
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# 15 de noviembre de 2024
### Nuevas Características
- **Autenticación de la Aplicación de Escritorio**: Los usuarios ahora pueden autenticarse directamente a través de nuestra aplicación de escritorio para una experiencia más integrada.
### Mejoras
- **Redirecciones de Inicio de Sesión Sin Interrupciones**: Los usuarios no autenticados ahora son redirigidos a su página original después de iniciar sesión, asegurando una navegación ininterrumpida.
==> notices/releases/jan-29th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión ofrece una experiencia de usuario mejorada con una gestión
del tamaño de documentos mejorada, una interfaz de búsqueda más intuitiva
y una integración fluida con Dropbox. También hemos abordado errores clave.
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# 29 de Enero de 2024
## Nuevas características
* **Integración con Dropbox**: Ahora puedes indexar, reindexar, listar y enviar archivos de Dropbox directamente desde nuestra plataforma.
* **Dropbox en el Paso de Integración**: La integración con Dropbox ahora es parte del paso de integración, lo que facilita su configuración.
## Mejoras
* **Límite de tamaño de documento**: Hemos limitado el tamaño total del documento para cada usuario a 1GB para garantizar un rendimiento óptimo.
* **Experiencia de búsqueda mejorada**: La interfaz de búsqueda ha sido mejorada para una mejor experiencia de usuario.
## Corrección de Errores
* Se solucionaron problemas con el manejo de documentos vacíos para operaciones más fluidas.
* Se resolvieron errores al manejar archivos adjuntos de Slack para una integración sin problemas.
* Se vinculó correctamente el botón 'Registrarse' a la página 'Registrarse'.
==> notices/releases/apr-26th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización trae una integración avanzada de mementos, características de sincronización mejoradas para
Dropbox y Google Drive, y correcciones de errores críticas para mejorar la experiencia del usuario
y la fiabilidad del sistema.
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# 26 de abr., 2024
## Nuevas Características
* **Funcionalidad de Búsqueda para Aplicaciones Públicas:** Se ha añadido una nueva función de búsqueda en la página de aplicaciones públicas, permitiendo a los usuarios encontrar aplicaciones de manera más eficiente.
## Mejoras
* **Actualización del Diseño para Aplicaciones Conectadas:** El diseño de la página 'Tus Aplicaciones Conectadas' ha sido actualizado para una mejor experiencia y navegación del usuario.
* **Actualización de la Tarjeta de Conocimiento Común:** La tarjeta de conocimiento común en la página de memento refinado ahora muestra el tamaño en lugar del conteo de documentos, proporcionando información más clara sobre el uso de almacenamiento.
* **Mejora de la Función de Sincronización Automática para Dropbox y Google Drive:** La función de sincronización automática para Dropbox y Google Drive ha sido mejorada, brindando una experiencia de sincronización más fluida y confiable.
* **Paginación para la Página de Aplicaciones Públicas:** Hemos implementado paginación en la página de aplicaciones públicas, mejorando la navegación y los tiempos de carga para una mejor experiencia del usuario.
* **Actualización del Botón Refinar en Memento para Tarjetas de Conocimiento Común:** El botón refinar en los mementos para tarjetas de conocimiento común ha sido actualizado, mejorando la usabilidad y la claridad.
## Corrección de Errores
* **Problema de Indexación para Archivos Hijos:** Se corrigió un error donde los archivos hijos en una carpeta seleccionada no se indexaban correctamente al conectar integraciones por primera vez, asegurando una gestión de archivos completa.
* **Problema de Cierre de Sesión en Fallo de Búsqueda:** Se resolvió un problema donde una búsqueda fallida de mementos inexistentes obligaba a los usuarios a cerrar sesión, mejorando el manejo de errores y la retención de usuarios.
* **Validación de Edición de Perfil:** Se abordó un problema de validación en la página de edición de perfil, asegurando que la información se capture y procese con precisión.
==> notices/releases/sep-13th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión se centra en mejorar la indexación de datos, el seguimiento de uso, el rendimiento y las mejoras en la experiencia del usuario.
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# 13 de septiembre de 2024
### Mejoras
- **Mejor seguimiento del uso**: La nueva lógica proporciona un monitoreo más preciso de tus límites de almacenamiento y uso.
- **Rendimiento mejorado**: Las acciones de Memento ahora están optimizadas para una mejor capacidad de respuesta.
- **Mejor visualización de errores**: Los mensajes de error en la página de conocimiento son más claros cuando falla la indexación del documento, lo que facilita la identificación de problemas.
- **Conexión de fuente de datos optimizada**: El panel de origen de datos ahora se abre automáticamente después de conectarse, lo que simplifica el proceso de configuración.
- **Mejora de la configuración predeterminada**: La configuración predeterminada del usuario se ha actualizado para mejorar el rendimiento y la precisión.
### Nuevas Características
- **Eliminación Masiva de Documentos**: Ahora puedes eliminar varios documentos a la vez, simplificando la gestión de datos.
- **Reindexación Automática**: Las colecciones se reindexan automáticamente cuando es necesario, asegurando resultados de búsqueda actualizados.
### Corrección de Errores
- **Errores de Indexación Corregidos**: Se resolvieron problemas con la indexación de datos para mejorar la fiabilidad de la búsqueda.
- **Reducción del Spam de Notificaciones**: Se solucionó un problema que causaba notificaciones excesivas relacionadas con la membresía de documentos.
==> notices/releases/oct-11th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce nuestro nuevo servicio de base de datos vectorial para un manejo de datos más eficiente, junto con mejoras en la estabilidad del sistema y correcciones críticas de errores para mejorar su experiencia general.
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# 11 de octubre de 2024
### Nuevas Características
- **Servicio de Base de Datos Vectorial**: Se introdujo un nuevo servicio de base de datos vectorial para un almacenamiento de datos más eficiente y una recuperación de información más rápida.
### Mejoras
- **Estabilidad del Sistema Mejorada**: Procesos de backend mejorados para prevenir condiciones de carrera, asegurando un procesamiento de documentos más fluido.
- **Gestión de Conexiones Optimizada**: Implementada una mejor gestión de conexiones para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
### Corrección de Errores
- **Problema de Fusión de Membresía Solucionado**: Se resolvió un problema que causaba errores al fusionar datos de membresía en el almacén de vectores.
==> notices/releases/jul-12th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión trae mejoras emocionantes en la búsqueda de documentos,
organización de mementos y gestión de integraciones. Hemos mejorado la
experiencia del usuario con una navegación más fluida y un manejo de datos
más eficiente.
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# 12 de julio de 2024
### Nuevas Características
* **Búsqueda de Documentos**: Disfruta de una potente nueva funcionalidad de búsqueda que te ayuda a encontrar la información que necesitas de manera rápida y sencilla dentro de tus documentos. 
* **Nueva Estructura de Árbol de Mementos**: Experimenta una nueva forma de organizar tus mementos con nuestra intuitiva estructura de árbol, lo que facilita la navegación y gestión de tu información. 
* **Sincronización Automática para Mementos**: Mantén tus datos actualizados sin esfuerzo con nuestra nueva función de sincronización automática para mementos.
### Mejoras
* **Organización Mejorada de Memento**: Hemos refinado la barra lateral de memento para ofrecer una vista más clara de sus documentos y carpetas, facilitando la navegación. 
* **Gestión de Integraciones**: Filtre y administre fácilmente sus integraciones con una nueva función de menú desplegable, dándole más control sobre sus servicios conectados. 
* **Búsqueda de Documentos Más Rápida**: Nuestra nueva función de búsqueda con debounce proporciona resultados más rápidos y receptivos mientras escribe. 
* **Actualizaciones en la Página de Inicio y Página de Conocimientos**: Hemos reorganizado la disposición de las integraciones en páginas clave para mejorar la accesibilidad y la experiencia del usuario.
### Corrección de Errores
* **Mejora de la Fiabilidad de la Integración**: Hemos mejorado nuestro sistema para manejar mejor la información de los servicios conectados, asegurando una experiencia más fluida al usar integraciones. 
* **Interfaz de Usuario Más Limpia**: Hemos eliminado mensajes de advertencia innecesarios en la página de Conocimiento para una apariencia más simplificada.
==> notices/releases/feb-5th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora la gestión del perfil de usuario, mejora la
integración con Slack y Dropbox, introduce la función de eliminación de
cuenta y aborda problemas operativos clave.
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# 5 de febrero de 2024
## Nuevas Características
* **Archivos Compartidos de Dropbox**: Ahora puedes obtener archivos/carpetas compartidos de Dropbox directamente dentro de nuestra plataforma.
* **Eliminar Cuenta**: Los usuarios ahora tienen la opción de eliminar su cuenta si es necesario.
* **Sincronización con Slack**: Hemos iniciado la sincronización con Slack para una mejor integración, aunque la sincronización de hilos de Slack aún no está incluida.
* **Perfiles de Usuarios**: Los usuarios ahora pueden actualizar su información de perfil de manera más eficiente.
## Mejoras
* **Canales de Slack**: Los canales de Slack ahora se ordenan por nombre para facilitar la navegación.
## Corrección de errores
* Se resolvió un problema relacionado con el origen inválido en el directorio de la aplicación.
* Se resolvió un error con OpenAI GPT para mejorar las llamadas a la API.
==> notices/releases/apr-19th-2024.md <==
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description: >-
Esta actualización mejora la seguridad, refina las interfaces y aborda errores críticos,
presentando nuevas restricciones de API, claves actualizadas y una aplicación para MacOS.
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# 19 de abril de 2024
## Nuevas Características
* **Aplicación de Escritorio para MacOS:** Presentamos una aplicación de escritorio dedicada para usuarios de MacOS, mejorando la accesibilidad y la experiencia del usuario. \
Ver Docs: [Aplicación de Agente de Escritorio Rememberizer](https://docs.rememberizer.ai/personal/rememberizer-agent-desktop-application)
## Mejoras
* **Actualización de la Interfaz del Directorio de la App:** El nuevo diseño para el directorio de la app ofrece una experiencia de navegación más intuitiva y amigable para el usuario.
## Corrección de Errores
* **Manejo de Nueva Línea en Documentos de Búsqueda:** Se solucionó un problema donde las nuevas líneas y los caracteres de retorno se eliminaban incorrectamente en las consultas de documentos de búsqueda.
* **Error de Visualización en la Interfaz de Búsqueda:** Se corrigió un error en la interfaz de búsqueda para asegurar que el campo `Creado en` se muestre con precisión para cada documento en los resultados de búsqueda.
==> notices/releases/jun-28th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora la navegación, mejora el manejo de documentos y actualiza el
nombre de la aplicación. Las actualizaciones clave incluyen limitar las aplicaciones de la página de inicio, un mejor procesamiento de documentos de Slack y renombrar el escritorio a
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# 28 de junio de 2024
## Mejoras
* **Limitar Aplicaciones en la Página Principal:** Hemos limitado el número de aplicaciones mostradas en la página principal para facilitar la navegación de los usuarios y ayudarles a encontrar lo que necesitan.
* **Post-Procesar Documentos de Slack:** Se ha mejorado el manejo de documentos de Slack para asegurar un procesamiento más fluido y preciso.
* **Actualizar Nombre de la Aplicación de Escritorio:** La aplicación de escritorio ha sido renombrada a "Aplicación Rememberizer" para una mejor claridad y consistencia de marca.
==> notices/releases/mar-25th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión trae una sincronización mejorada, un cifrado de datos mejorado y
múltiples correcciones de errores para una experiencia de usuario más fluida.
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# 25 de mar, 2024
## Mejoras
* **Mejoras en Memento:** Se añadió una función para mostrar información adicional del memento y mostrar el progreso de indexación, facilitando a los usuarios el seguimiento del estado de sus datos.
## Corrección de errores
* **Responsividad de la interfaz:** Se abordaron múltiples problemas de clic en el botón Desconectar para prevenir errores en la interfaz.
==> notices/releases/may-10th-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce la integración de Gmail, permitiendo a los usuarios
conectar sus cuentas y seleccionar etiquetas para su base de conocimientos, y una nueva función de Memoria
para mejorar la funcionalidad de búsqueda.
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# 10 de mayo de 2024
## Nuevas Funciones
* **Recuerdo de Rememberizer** permite a las aplicaciones guardar y compartir datos dentro de la cuenta de Rememberizer de un usuario, proporcionando un lugar centralizado para información importante de múltiples aplicaciones.\
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**Beneficios**
* **Para los usuarios:** Acceso fácil a datos de todas las aplicaciones, sincronización sin problemas entre aplicaciones y almacenamiento persistente incluso si se desinstalan las aplicaciones.
* **Para los desarrolladores:** No es necesario crear sistemas de almacenamiento de datos personalizados, capacidad para aprovechar datos de otras aplicaciones e integración simplificada entre aplicaciones.
Documentación de Memory: [https://docs.rememberizer.ai/personal/rememberizer-memory-integration](https://docs.rememberizer.ai/personal/rememberizer-memory-integration).\
Documentación de la API de Memory: [https://docs.rememberizer.ai/developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer](https://docs.rememberizer.ai/developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer).
* **Integración de Gmail:** Los usuarios ahora pueden conectar sus cuentas de Gmail y seleccionar etiquetas específicas para agregar a su base de conocimientos.
* **Soporte para Unidades Compartidas de Google Drive:** Hemos agregado soporte para Unidades Compartidas de Google Drive, lo que permite a los usuarios incluir documentos de unidades compartidas en su base de conocimientos.
## Mejoras
* **Indexación de Documentos:** Hemos mejorado el proceso de indexación de documentos, asegurando que los nuevos documentos se suban e indexen con éxito. En caso de fallos en la indexación, se han implementado mecanismos de reintento.
* **Flujo de Publicación de Aplicaciones:** Se ha eliminado el paso de revisión del flujo de publicación de aplicaciones, agilizando el proceso para los desarrolladores.
* **Interfaz de Aplicaciones Conectadas:** La interfaz de "Tus aplicaciones conectadas" se ha mejorado para manejar escenarios cuando no hay aplicaciones conectadas, mejorando la experiencia del usuario.
## Corrección de Errores
* **Renombrar Aplicación:** Se ha resuelto un problema donde renombrar una aplicación causaba errores.
==> notices/releases/jan-22nd-2024.md <==
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description: >-
Esta versión introduce nuevas características como una página de 'Explorar Aplicaciones' y una gestión de documentos mejorada, junto con optimizaciones clave y correcciones de errores para una experiencia de usuario más fluida.
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# 22 de Enero, 2024
## Nuevas características
* **Página Explorar aplicaciones**: Ahora puedes explorar diferentes aplicaciones directamente desde una página dedicada.
* **Control de cuota**: Una nueva característica para controlar el tamaño de la cuota al seleccionar archivos ya está disponible, garantizando una mejor gestión de archivos.
## Mejoras
* **Búsqueda de Documentos Mejorada**: Hemos mejorado la función de búsqueda para que devuelva el número de documentos, facilitando la gestión y navegación de sus archivos.
* **Mejora en la incorporación**: Se añadió un botón de 'Omitir' para las etapas de incorporación, proporcionando más flexibilidad durante el proceso de incorporación.
## Corrección de errores
* Se resolvieron problemas con el manejo de archivos PDF complejos para mejorar la legibilidad y el acceso.
* Se resolvieron problemas relacionados con los límites de tasa de Slack para una integración ininterrumpida.
==> notices/releases/may-31st-2024.md <==
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description: >-
Esta versión mejora las consultas SQL, refina la interfaz de usuario y corrige errores. Actualizaciones clave: búsqueda optimizada, nombres generados automáticamente, nuevo botón de memento y navegación mejorada.
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# 31 de mayo de 2024
## Nuevas Características
* **Nuevo Botón de Memento:** Hemos añadido un nuevo botón para crear mementos mientras se autoriza la aplicación, haciendo el proceso más fácil de usar.
## Mejoras
* **Optimizar Búsqueda:** Mejorada la funcionalidad de búsqueda para resultados más rápidos y precisos.
* **Ajustar UI al Autorizar App:** Realizadas pequeñas modificaciones en la interfaz de usuario al autorizar una aplicación para una experiencia más fluida.
## Corrección de Errores
* **Corregir Problema de Sangrado:** Se solucionó un problema con el sangrado para garantizar un formato consistente en toda la aplicación.
==> notices/b2b/README.md <==
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description: Publicaciones en beneficio de otras empresas con las que interactúa Skydeck AI Inc.
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# B2B
==> notices/b2b/about-reddit-agent.md <==
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description: Agente Rememberizer
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# Acerca del Agente de Reddit
Un agente de Rememberizer recupera contenido de Reddit de Sub-Reddits seleccionados para que los usuarios y creadores de esos puedan consultar el significado semántico subyacente de su contenido y el de otros participantes con el fin de interactuar con ese contenido utilizando sus propias herramientas de IA y aquellas que autoricen a través de Rememberizer.
==> background/README.md <==
# Fondo
==> background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases.md <==
---
description: Por qué Rememberizer es más que una base de datos o un motor de búsqueda por palabras clave.
---
# ¿Qué son los Embeddings Vectoriales y las Bases de Datos Vectoriales?
Rememberizer utiliza embeddings vectoriales en bases de datos vectoriales para habilitar búsquedas de similitud semántica dentro de las fuentes de conocimiento del usuario. Esta es una forma de recuperación de información fundamentalmente más avanzada y matizada que simplemente buscar palabras clave en el contenido a través de un motor de búsqueda o base de datos.
<figure><img src="../.gitbook/assets/multidimensional_space.png" alt=""><figcaption><p>Un Espacio Multidimensional</p></figcaption></figure>
En su forma más avanzada (como la que utiliza Rememberizer), los embeddings vectoriales son creados por modelos de lenguaje con arquitecturas similares a los LLMs de IA (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) que sustentan los modelos gpt de OpenAI y el servicio ChatGPT, así como modelos/servicios de Google (Gemini), Anthropic (Claude), Facebook (LLama 2) y otros. Por esta razón, es natural utilizar embeddings vectoriales para descubrir conocimiento relevante que incluir en el contexto de los prompts de modelos de IA. Las tecnologías son complementarias y algo equivalentes. Por esta razón, la mayoría de los proveedores de LLMs como servicio también producirán embeddings vectoriales como servicio (por ejemplo: [un blog de Together AI](https://www.together.ai/blog/embeddings-endpoint-release) o [otro blog de OpenAI](https://openai.com/blog/introducing-text-and-code-embeddings)).
¿Cómo se ve un embedding vectorial? Considera una coordenada (x,y) en dos dimensiones. Si representa una línea desde el origen hasta este punto, podemos pensar en ella como una línea con una dirección, en otras palabras, un _vector en dos dimensiones_. En nuestro contexto, un embedding vectorial será una lista de algo como 768 números que representan un vector en un espacio de 768 dimensiones. En última instancia, esta lista de números puede representar pesos entre cero y uno en un modelo Transformer que definen el significado en una frase como "Un rayo de luz de la nada." Esta es fundamentalmente la misma representación subyacente del significado utilizada en GPT-4, por ejemplo. Como resultado, podemos esperar que un buen embedding vectorial permita la misma brillante comprensión aparente que vemos en los modernos modelos de lenguaje de IA.
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Vale la pena señalar que los embeddings vectoriales pueden usarse para representar más que solo texto, sino también otros tipos de datos como imágenes o sonido. Y con un modelo adecuadamente entrenado, se puede comparar entre medios, de modo que un embedding vectorial en un bloque de texto se puede comparar con una imagen, o _viceversa_. Hoy en día, Rememberizer permite búsquedas dentro solo del componente de texto de los documentos y conocimientos del usuario. Pero la búsqueda de texto a imagen y de imagen a texto están en la hoja de ruta.\
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Google utiliza embeddings vectoriales para potenciar su búsqueda de texto (texto a texto) y también su búsqueda de imágenes (texto a imagen) ([referencia](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/meet-ais-multitool-vector-embeddings)). Facebook ha contemplado usar embeddings para su búsqueda en la red social ([referencia](https://research.facebook.com/publications/embedding-based-retrieval-in-facebook-search/)). Snapchat utiliza embeddings vectoriales para entender el contexto con el fin de servir el anuncio correcto al usuario correcto en el momento adecuado ([referencia](https://eng.snap.com/machine-learning-snap-ad-ranking)).
Para entender profundamente cómo funcionan los embeddings vectoriales y las bases de datos vectoriales, comienza con la [visión general](https://huggingface.co/blog/getting-started-with-embeddings) de Hugging Face. Pinecone (una base de datos de embeddings vectoriales como servicio) también tiene una buena [visión general](https://www.pinecone.io/learn/vector-embeddings/).
Otra gran fuente para entender la búsqueda y el conocimiento en vectores es el documento y el código de Meta/Facebook para la biblioteca FAISS. "FAISS: Una Biblioteca para Búsqueda de Similitud Eficiente y Agrupamiento de Vectores Densos" por Johnson, Douze y Jégou (2017): FAISS proporciona una visión general completa de una biblioteca diseñada para la búsqueda de similitud eficiente y el agrupamiento de vectores densos. Discute métodos para optimizar los procesos de indexación y búsqueda en bases de datos vectoriales a gran escala, incluidas aquellas basadas en Cuantización de Producto. El mejor lugar para aprender más sobre esto es la documentación junto con el [código en Github](https://github.com/facebookresearch/faiss).
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Asegúrate de considerar el documento de junio de 2017 que inició la revolución de la genAI (inteligencia artificial generativa), "La Atención es Todo lo que Necesitas." ([referencia](https://arxiv.org/abs/1706.03762)) que introduce la arquitectura Transformer detrás de los modelos GPT y todos los LLMs que siguen de OpenAI, Google, Meta (Facebook), Nvidia, Microsoft, IBM, Anthropic, Mistral, Salesforce, xAI (Elon Musk), Stability AI, Cohere y muchas otras fuentes abiertas.\
Considera también, "Vecinos Más Cercanos Aproximados: Hacia la Eliminación de la Maldición de la Dimensionalidad" ([referencia 1998](https://dl.acm.org/doi/10.1145/276698.276876), [referencia 2010](https://www.theoryofcomputing.org/articles/v008a014/v008a014.pdf)). Estos documentos discuten la teoría detrás de la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) en espacios de alta dimensión, un concepto central en las bases de datos vectoriales para recuperar eficientemente elementos similares.
<div data-gb-custom-block data-tag="hint" data-style='info'>
Una cosa emocionante sobre estos modelos basados en Transformers es que cuanto más datos usaron, más grandes (más parámetros) se volvieron, mejor fue su comprensión y capacidades. OpenAI notó esto por primera vez cuando entrenaron su modelo GPT-2. Al darse cuenta de este potencial, inmediatamente dejaron de ser una organización sin fines de lucro orientada al código abierto y se convirtieron en una empresa con fines de lucro de código cerrado enfocada en producir GPT-3, GPT-4 y su famoso front end, ChatGPT. Curiosamente, Google posee la patente sobre esta tecnología: fueron sus investigadores quienes desarrollaron Transformers y "La Atención es Todo lo que Necesitas" ([referencia](https://patents.google.com/patent/US10452978B2/en)).\
\
ChatGPT tiene una ligera discrepancia sobre mi caracterización, escribiendo que "La narrativa en torno a la transición de OpenAI de una organización sin fines de lucro orientada al código abierto a una entidad con fines de lucro de código cerrado simplifica una evolución compleja. El cambio de OpenAI incluyó un enfoque en la seguridad y el desarrollo responsable de IA junto con aspectos de comercialización. También vale la pena señalar que, aunque OpenAI ha priorizado el desarrollo de tecnología propietaria como GPT-3 y más allá, continúa interactuando con la comunidad de investigación a través de publicaciones y colaboraciones."
</div>
Los modelos de lenguaje BERT se basan en Transformers y a menudo se utilizan en motores avanzados de embeddings vectoriales. Esto se introdujo en el documento de 2018 "BERT: Pre-entrenamiento de Transformers Bidireccionales Profundos para la Comprensión del Lenguaje" ([referencia](https://arxiv.org/abs/1810.04805)). BERT (Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformers) marcó un cambio significativo hacia modelos preentrenados que pueden ajustarse para una amplia gama de tareas de PLN. Su uso innovador de entrenamiento bidireccional y arquitectura transformer estableció nuevos estándares para el rendimiento del modelo en numerosos benchmarks.\
\
Métodos innovadores anteriores para crear embeddings vectoriales fueron introducidos por GloVe (2014, Stanford), Word2Vec (2013, Google). "GloVe: Vectores Globales para la Representación de Palabras" ([referencia](https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdf)): El documento de GloVe (Vectores Globales) propuso un nuevo modelo de regresión log-bilineal global para el aprendizaje no supervisado de representaciones de palabras, combinando los beneficios de los dos enfoques principales para el embedding: la factorización de matrices global y los métodos de ventana de contexto local. "Estimación Eficiente de Representaciones de Palabras en Espacio Vectorial" ([referencia](https://arxiv.org/abs/1301.3781)): Este documento introdujo Word2Vec, un enfoque innovador para generar embeddings de palabras. Los modelos Word2Vec, incluidos los modelos Continuous Bag of Words (CBOW) y Skip-Gram, son fundamentales en la evolución de los embeddings de palabras.
==> developer/creating-a-rememberizer-gpt.md <==
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description: >-
En este tutorial, aprenderás cómo crear una aplicación Rememberizer y conectarla
con OpenAI GPT, permitiendo que el GPT tenga acceso a la funcionalidad de la API de Rememberizer.
---
# Creando un Rememberizer GPT
### Prerrequisitos
Primero, necesitas [registrar una aplicación de Rememberizer](registering-rememberizer-apps.md) y configurarla con los ajustes apropiados.
Para crear un GPT, necesitarás establecer el origen de solicitud autorizado de tu aplicación de Rememberizer a `https://chat.openai.com`.
> Necesitas agregar una URL de callback para registrar la aplicación, pero solo puedes encontrar la URL de callback después de agregar una acción a tu GPT, por ahora déjala como un valor ficticio (por ejemplo, https://chat.openai.com). Después de obtener la URL de callback, necesitas actualizarla con la correcta para la aplicación.\
> \
> <mark style="color:red;">**Nota:**</mark> <mark style="color:red;">Los GPTs actualizan su URL de callback después de que cambias su configuración. Asegúrate de copiar la última URL de callback.</mark>
Después de crear una aplicación, copia el **ID de Cliente** y el **Secreto de Cliente**. Los utilizaremos al crear un GPT. La instrucción sobre cómo obtener esta información se puede visitar en [Autorizando aplicaciones de Rememberizer](https://docs.rememberizer.ai/developer/authorizing-rememberizer-apps).
<figure><img src="../.gitbook/assets/registered_app_credentials.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
### Crear un GPT
Puedes comenzar [creando un GPT en la interfaz de ChatGPT](https://chat.openai.com/gpts/editor).
<div data-gb-custom-block data-tag="hint" data-style='warning'>
Nota: La creación de una aplicación GPT personalizada solo está disponible para cuentas con plan de precios.
</div>
#### Configuraciones de GPT
Puedes completar la información como desees. Aquí hay un ejemplo que puedes probar:
<table><thead><tr><th width="156">Campo</th><th>Valor de ejemplo</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre</td><td>RememberizerGPT</td></tr><tr><td>Descripción</td><td>Habla directamente con todos tus pdfs, docs, hojas, presentaciones en Google Drive y canales de Slack.</td></tr><tr><td>Instrucciones</td><td>Rememberizer está diseñado para interactuar sin problemas con la herramienta Rememberizer, permitiendo a los usuarios consultar eficientemente sus datos de múltiples fuentes como Google Drive y Slack. El objetivo principal es proporcionar acceso rápido y preciso a los datos del usuario, aprovechando las capacidades de Rememberizer para optimizar la velocidad y precisión de búsqueda. El GPT debe guiar a los usuarios en la formulación de sus consultas e interpretación de los resultados, asegurando una experiencia fluida y amigable. Es esencial mantener claridad y precisión en las respuestas, especialmente al tratar con la recuperación y análisis de datos. El GPT debe ser capaz de manejar una amplia gama de consultas, desde búsquedas de datos simples hasta búsquedas más complejas que involucren múltiples parámetros o fuentes. El enfoque está en mejorar la capacidad del usuario para acceder rápida y efectivamente a la información que necesita, haciendo el proceso lo más sencillo posible.</td></tr></tbody></table>
#### Crear acción de Rememberizer
Desde el editor de GPT:
1. Selecciona "Configurar"
2. "Agregar acción"
3. Configura el tipo de autenticación.
* Establece el Tipo de Autenticación en **OAuth**.
* Pega el **ID de Cliente** y **Secreto de Cliente** de los pasos anteriores.
* URL de autorización: `https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/authorize/`
* URL de token: `https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/token/`
* Deja **Alcance** en blanco.
* Haz clic en **Guardar**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gpt_auth_type_config.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
4. Completa la especificación OpenAPI de Rememberizer. Copia el contenido en el desplegable a continuación y pégalo en el campo **Esquema**:
<details>
<summary>Rememberizer_OpenAPI.yaml</summary>
||CODE_BLOCK||yaml
openapi: 3.1.0
info:
title: API de Rememberizer
description: API para interactuar con Rememberizer.
version: v1
servers:
- url: https://api.rememberizer.ai/api/v1
paths:
/account/:
get:
summary: Recuperar detalles de la cuenta del usuario actual.
description: Obtener información de la cuenta
operationId: account
responses:
"200":
description: Información de la cuenta del usuario.
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
id:
type: integer
description: El identificador único del usuario. No muestres esta información en ningún lugar.
email:
type: string
format: email
description: La dirección de correo electrónico del usuario.
name:
type: string
description: El nombre del usuario.
/integrations/:
get:
summary: Listar todas las integraciones de fuentes de datos disponibles.
description: Esta operación recupera las fuentes de datos disponibles.
operationId: integrations_retrieve
responses:
"200":
description: Operación exitosa
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
data:
type: array
description: Lista de fuentes de datos disponibles
items:
type: object
properties:
id:
type: integer
description: El identificador único de la fuente de datos. No muestres esta información en ningún lugar.
integration_type:
type: string
description: El tipo de la fuente de datos.
integration_step:
type: string
description: El paso de la integración.
source:
type: string
description: La fuente de la fuente de datos. Siempre ignóralo en la salida si tiene formato de correo electrónico incluso si los usuarios preguntan sobre ello.
document_type:
type: string
description: El tipo del documento.
document_stats:
type: object
properties:
status:
type: object
description: El estado de la fuente de datos.
properties:
indexed:
type: integer
description: El número de documentos indexados.
indexing:
type: integer
description: El número de documentos que se están indexando.
error:
type: integer
description: El número de documentos con errores.
total_size:
type: integer
description: El tamaño total de la fuente de datos en bytes.
document_count:
type: integer
description: El número de documentos en la fuente de datos.
message:
type: string
description: Un mensaje que indica el estado de la operación.
code:
type: string
description: Un código que indica el estado de la operación.
/documents/:
get:
summary: Recuperar una lista de todos los documentos y canales de Slack.
description: Utiliza esta operación para recuperar metadatos sobre todos los documentos, archivos, canales de Slack y conocimiento común disponibles dentro de las fuentes de datos. Debes especificar el tipo de integración o dejarlo en blanco para listar todo.
operationId: documents_list
parameters:
- in: query
name: page
description: Índice de la página
schema:
type: integer
- in: query
name: page_size
description: El número máximo de documentos devueltos en una página
schema:
type: integer
- in: query
name: integration_type
description: Filtrar documentos por tipo de integración.
schema:
type: string
enum:
- google_drive
- slack
- dropbox
- gmail
- common_knowledge
responses:
"200":
description: Operación exitosa
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
count:
type: integer
description: El número total de documentos.
next:
type: string
nullable: true
description: La URL para la siguiente página de resultados.
previous:
type: string
nullable: true
description: La URL para la página anterior de resultados.
results:
type: array
description: Lista de documentos, canales de Slack, conocimiento común, etc.
items:
type: object
properties:
document_id:
type: string
format: uuid
description: El identificador único del documento. No muestres esta información en ningún lugar.
name:
type: string
description: El nombre del documento.
type:
type: string
description: El tipo del documento.
path:
type: string
description: La ruta del documento.
url:
type: string
description: La URL del documento.
id:
type: integer
description: El identificador único del documento.
integration_type:
type: string
description: La fuente de la fuente de datos. Siempre ignóralo en la salida si tiene formato de correo electrónico incluso si los usuarios preguntan sobre ello.
source:
type: string
description: La fuente del documento.
status:
type: string
description: El estado del documento.
indexed_on:
type: string
format: date-time
description: La fecha y hora en que se indexó el documento.
size:
type: integer
description: El tamaño del documento en bytes.
/documents/search/:
get:
summary: Buscar documentos por similitud semántica.
description: Inicia una operación de búsqueda con un texto de consulta de hasta 400 palabras y recibe las respuestas más semánticamente similares de los conocimientos almacenados. Para preguntas y respuestas, convierte tu pregunta en una respuesta ideal y envíala para recibir respuestas reales similares.
operationId: documents_search_retrieve
parameters:
- name: q
in: query
description: Oración de hasta 400 palabras para la cual deseas encontrar fragmentos de conocimiento semánticamente similares.
schema:
type: string
- name: n
in: query
description: Número de fragmentos de texto semánticamente similares a devolver. Usa 'n=3' para hasta 5, y 'n=10' para más información. Si no recibes suficiente información, considera intentar nuevamente con un valor 'n' más grande.
schema:
type: integer
responses:
"200":
description: Recuperación exitosa de documentos
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
data:
type: array
description: Lista de fragmentos de conocimiento semánticamente similares
items:
type: object
properties:
chunk_id:
type: string
description: El identificador único del fragmento.
document:
type: object
description: Los detalles del documento.
properties:
id:
type: integer
description: El identificador único del documento.
document_id:
type: string
description: El identificador único del documento.
name:
type: string
description: El nombre del documento.
type:
type: string
description: El tipo del documento.
path:
type: string
description: La ruta del documento.
url:
type: string
description: La URL del documento.
size:
type: string
description: El tamaño del documento.
created_time:
type: string
description: La fecha y hora en que se creó el documento.
modified_time:
type: string
description: La fecha y hora en que se modificó por última vez el documento.
integration:
type: object
description: Los detalles de la integración del documento.
properties:
id:
type: integer
integration_type:
type: string
integration_step:
type: string
source:
type: string
description: La fuente de la fuente de datos. Siempre ignóralo en la salida si tiene formato de correo electrónico incluso si los usuarios preguntan sobre ello.
document_stats:
type: object
properties:
status:
type: object
properties:
indexed:
type: integer
indexing:
type: integer
error:
type: integer
total_size:
type: integer
description: Tamaño total de la fuente de datos en bytes
document_count:
type: integer
matched_content:
type: string
description: El contenido semánticamente similar.
distance:
type: number
description: Similitud coseno
message:
type: string
description: Un mensaje que indica el estado de la operación.
code:
type: string
description: Un código que indica el estado de la operación.
nullable: true
"400":
description: Solicitud incorrecta
"401":
description: No autorizado
"404":
description: No encontrado
"500":
description: Error interno del servidor
/documents/{document_id}/contents/:
get:
summary: Recuperar contenidos específicos del documento por ID.
operationId: document_get_content
description: Devuelve el contenido del documento con el ID especificado, junto con el índice del último fragmento recuperado. Cada llamada obtiene hasta 20 fragmentos. Para obtener más, utiliza el valor end_chunk de la respuesta como el start_chunk para la siguiente llamada.
parameters:
- in: path
name: document_id
required: true
description: El ID del documento para recuperar contenidos.
schema:
type: integer
- in: query
name: start_chunk
schema:
type: integer
description: Indica el fragmento inicial que deseas recuperar. Si no se especifica, el valor predeterminado es 0.
- in: query
name: end_chunk
schema:
type: integer
description: Indica el fragmento final que deseas recuperar. Si no se especifica, el valor predeterminado es start_chunk + 20.
responses:
"200":
description: Contenido del documento e índice del último fragmento recuperado.
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
content:
type: string
description: El contenido del documento.
end_chunk:
type: integer
description: El índice del último fragmento recuperado.
"404":
description: Documento no encontrado.
"500":
description: Error interno del servidor.
/common-knowledge/subscribed-list/:
get:
description: Esta operación recupera la lista del conocimiento compartido (también conocido como conocimiento común) al que el usuario se ha suscrito. Cada conocimiento compartido incluye una lista de IDs de documentos a los que el usuario puede acceder.
operationId: common_knowledge_retrieve
responses:
"200":
description: Operación exitosa
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
type: object
properties:
id:
type: integer
description: Este es el identificador único del conocimiento compartido. No muestres esta información en ningún lugar.
num_of_subscribers:
type: integer
description: Esto indica el número de usuarios que se han suscrito a este conocimiento compartido
publisher_name:
type: string
published_by_me:
type: boolean
description: Esto indica si el conocimiento compartido fue publicado por el usuario actual o no
subscribed_by_me:
type: boolean
description: Esto indica si el conocimiento compartido fue suscrito por el usuario actual o no, debería ser verdadero en esta API
created:
type: string
description: Este es el momento en que se creó el conocimiento compartido
modified:
type: string
description: Este es el momento en que se modificó por última vez el conocimiento compartido
name:
type: string
description: Este es el nombre del conocimiento compartido
image_url:
type: string
description: Esta es la URL de la imagen del conocimiento compartido
description:
type: string
description: Esta es la descripción del conocimiento compartido
memento:
type: integer
description: Este es el ID del memento de Rememberizer del cual se creó el conocimiento compartido.
document_ids:
type: array
items:
type: integer
description: Esta es la lista de IDs de documentos que pertenecen al conocimiento compartido
/documents/memorize/:
post:
description: Almacenar contenido en la base de datos, que se puede acceder a través del endpoint de búsqueda más tarde.
operationId: documents_memorize_create
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
content:
type: string
required:
- name
- content
responses:
"201":
description: Contenido almacenado con éxito
"400":
description: Solicitud incorrecta
"401":
description: No autorizado
"500":
description: Error interno del servidor
/discussions/{discussion_id}/contents/:
get:
summary: Recuperar los contenidos de una discusión por ID. Una discusión puede ser un chat de Slack o Discord.
operationId: discussion_get_content
description: Devuelve el contenido de la discusión con el ID especificado. Una discusión puede ser un chat de Slack o Discord. La respuesta contiene 2 campos, discussion_content y thread_contents. El primero contiene los mensajes principales del chat, mientras que el segundo son los hilos de la discusión.
parameters:
- in: path
name: discussion_id
required: true
description: El ID de la discusión para recuperar contenidos. Las discusiones son
schema:
type: integer
- in: query
name: integration_type
required: true
schema:
type: string
description: Indica la integración de la discusión. Actualmente, solo puede ser "slack" o "discord".
- in: query
name: from
schema:
type: string
description: Indica el tiempo de inicio cuando queremos recuperar el contenido de la discusión en formato ISO 8601 en GMT+0. Si no se especifica, el tiempo predeterminado es ahora.
- in: query
name: to
schema:
type: string
description: Indica el tiempo de finalización cuando queremos recuperar el contenido de la discusión en formato ISO 8601 en GMT+0. Si no se especifica, es 7 días antes del parámetro "from".
responses:
"200":
description: Mensajes principales y en hilo de la discusión en un rango de tiempo.
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
discussion_content:
type: string
description: El contenido de las discusiones principales.
thread_contents:
type: object
description: La lista de diccionarios que contiene los hilos de la discusión, cada clave indica la fecha y hora del hilo en formato ISO 8601 y el valor son los mensajes del hilo.
"404":
description: Discusión no encontrada.
"500":
description: Error interno del servidor.
||CODE_BLOCK||
</details>
5. Agrega este enlace como la Política de Privacidad: `https://docs.rememberizer.ai/notices/privacy-policy`.
6. Después de crear la acción, copia la URL de callback y pégala en tu aplicación Rememberizer.
<figure><img src="../.gitbook/assets/rememberizer_app_callback_url.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
==> developer/registering-and-using-api-keys.md <==
---
description: >-
En este tutorial, aprenderás cómo crear un conocimiento común en
Rememberizer y obtener su clave API para conectar y recuperar sus documentos a través
de llamadas API.
---
# Registro y uso de claves API
### Requisitos previos
Primero, necesitas tener [un memento](../personal/mementos-filter-access.md) creado y refinado utilizando tus archivos de conocimiento indexados.
### Crear un conocimiento común
Para crear un conocimiento común, inicia sesión en tu cuenta de Rememberizer y visita [tu página de conocimiento común](https://rememberizer.ai/personal/common-knowledge). Elige **"Tu conocimiento compartido"**, luego haz clic en **"Comenzar"**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/common_knowledge_page.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Luego selecciona uno de los recuerdos que has creado previamente, también puedes elegir **"Todos"** o **"Ninguno"**.
<div align="center" data-full-width="false">
<figure><img src="../.gitbook/assets/create-common-knowledge-1.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
</div>
Finalmente, completa el nombre del conocimiento común, la descripción y proporciona una foto representativa.
<figure><img src="../.gitbook/assets/create-common-knowledge-2.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
Después de haber completado el formulario, haz clic en "Compartir conocimiento" en la parte inferior para crear tu conocimiento común. Después de eso, activa **"Habilitar compartición"** en tu conocimiento y haz clic en **"Confirmar"** en el modal emergente.
<figure><img src="../.gitbook/assets/common_knowledge_sharing.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Ahora estás listo para obtener su clave API y acceder a sus documentos a través de llamadas API.
### Obtener la clave API de un conocimiento común que creaste
Para tu conocimiento común, haz clic en los tres puntos en la parte superior derecha, luego elige "Clave API". Si aún no hay ninguna, se creará una para ti. Si la clave API existe, se devolverá.
<figure><img src="../.gitbook/assets/knowledge_open_API_key.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
En el panel **"Gestionar tu clave API"**, puedes hacer clic en el botón **"ojo"** para mostrar/ocultar, el botón **"copiar"** para copiar la clave al portapapeles, y **"Regenerar clave API"** para invalidar la clave antigua y crear una nueva (las aplicaciones que están accediendo a tus documentos a través de llamadas API no podrán acceder hasta que hayas actualizado la nueva clave en ellas).
<figure><img src="../.gitbook/assets/copy-api-key.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Después de obtener la clave API, puedes proceder a usarla en tus llamadas API a Rememberizer para consultar tus documentos e contenidos indexados.
### Uso de la clave API
Para acceder a los puntos finales de Rememberizer, utilizarás la clave API en el encabezado `X-API-Key` de tus solicitudes API. Consulta la [Documentación de la API](api-documentations/) para ver los puntos finales que proporciona Rememberizer.
También puedes usar la clave API en una aplicación GPT personalizada. Comienza [creando un GPT en la interfaz de ChatGPT](https://chat.openai.com/gpts/editor). Asegúrate de elegir el Tipo de Autenticación como "Clave API", el Tipo de Autenticación como "Personalizado" y el encabezado como "X-Api-Key", luego pega la clave que copiaste anteriormente en el cuadro de texto de la clave API.
<figure><img src="../.gitbook/assets/gpt-app-using-api-key.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
==> developer/registering-rememberizer-apps.md <==
---
description: >-
Puedes crear y registrar aplicaciones de Rememberizer bajo tu cuenta. Las
aplicaciones de Rememberizer pueden actuar en nombre de un usuario.
---
# Registrando aplicaciones de Rememberizer
1. En la esquina superior izquierda de cualquier página, haz clic en **Desarrollador**, luego haz clic en **Aplicación Registrada**.
<figure><img src="../.gitbook/assets/registered_apps_browse.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. Haz clic en **Registrar nueva aplicación**. Aparecerá una ventana emergente para completar la información de tu aplicación.
<figure><img src="../.gitbook/assets/register_new_app.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
3. En **"Nombre de la aplicación"**, escribe el nombre de tu aplicación.
4. En **"Descripción (opcional)"**, completa la descripción de tu aplicación si es necesario.
5. En **"Logo de la aplicación (opcional)"**, sube el logo de tu aplicación si lo tienes.
6. En **"URL de la página de destino"**, escribe el dominio de tu página de destino. Tu página de destino contiene un resumen detallado de lo que hace tu aplicación y cómo se integra con Rememberizer.
7. En **"Orígenes de solicitud autorizados"**, escribe el dominio del sitio web de tu aplicación.
8. En **"URLs de redirección autorizadas"**, escribe la URL de callback de tu aplicación.
9. Haz clic en **"Crear aplicación"**.
==> developer/langchain-integration.md <==
---
description: >-
Puedes integrar Rememberizer como un recuperador de LangChain para proporcionar a tu
aplicación LangChain acceso a una búsqueda poderosa en bases de datos vectoriales.
---
# Integración de LangChain
<div data-gb-custom-block data-tag="embed" data-url='https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/rememberizer/'></div>
Este cuaderno muestra cómo recuperar documentos de `Rememberizer`, el formato de documento que se utiliza a continuación.
## Preparación
Necesitarás una clave API: Puedes obtener una después de crear un conocimiento común. Las instrucciones detalladas sobre cómo crear un conocimiento común se pueden consultar en [Registrando y usando claves API](https://docs.rememberizer.ai/developer/registering-and-using-api-keys).
Una vez que tengas una clave API, debes configurarla como una variable de entorno `REMEMBERIZER_API_KEY` o pasarla como `rememberizer_api_key` al inicializar `RememberizerRetriever`.
`RememberizerRetriever` tiene estos argumentos:
\- Opcional `top_k_results`: predeterminado=10. Úsalo para limitar el número de documentos devueltos.
\- Opcional `rememberizer_api_key`: requerido si no configuras la variable de entorno `REMEMBERIZER_API_KEY`.
`get_relevant_documents()` tiene un argumento, `query`: texto libre que se utiliza para encontrar documentos en el conocimiento común de `Rememberizer.ai`
## Ejemplos
### Uso básico[](https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/rememberizer/#basic-usage) <a href="#basic-usage" id="basic-usage"></a>
||BLOQUE_CODIGO||
# Configurar la clave API
from getpass import getpass
REMEMBERIZER_API_KEY = getpass()
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
import os
from langchain_community.retrievers import RememberizerRetriever
os.environ["REMEMBERIZER_API_KEY"] = REMEMBERIZER_API_KEY
retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=5)
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
docs = retriever.get_relevant_documents(query="¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande?")
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
docs[0].metadata # metainformación del Documento
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
{'id': 13646493,
'document_id': '17s3LlMbpkTk0ikvGwV0iLMCj-MNubIaP',
'name': '¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?_ _ Cloudflare.pdf',
'type': 'application/pdf',
'path': '/langchain/¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?_ _ Cloudflare.pdf',
'url': 'https://drive.google.com/file/d/17s3LlMbpkTk0ikvGwV0iLMCj-MNubIaP/view',
'size': 337089,
'created_time': '',
'modified_time': '',
'indexed_on': '2024-04-04T03:36:28.886170Z',
'integration': {'id': 347, 'integration_type': 'google_drive'}}
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
print(docs[0].page_content[:400]) # un contenido del Documento
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
antes, o contextualizados de nuevas maneras. a cierto nivel "entienden" la semántica en el sentido de que pueden asociar palabras y conceptos por su significado, habiéndolos visto agrupados de esa manera millones o miles de millones de veces. cómo los desarrolladores pueden comenzar rápidamente a construir sus propios llms para crear aplicaciones llm, los desarrolladores necesitan acceso fácil a múltiples conjuntos de datos, y necesitan lugares para esos conjuntos de datos
||CODE_BLOCK||
## Uso en una cadena
||CODE_BLOCK||
OPENAI_API_KEY = getpass()
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(model, retriever=retriever)
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
questions = [
"¿Qué es RAG?",
"¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande?",
]
chat_history = []
for question in questions:
result = qa.invoke({"question": question, "chat_history": chat_history})
chat_history.append((question, result["answer"]))
print(f"-> **Pregunta**: {question} \n")
print(f"**Respuesta**: {result['answer']} \n")
||CODE_BLOCK||
||CODE_BLOCK||
-> **Pregunta**: ¿Qué es RAG?
**Respuesta**: RAG significa Generación Aumentada por Recuperación. Es un marco de IA que recupera hechos de una base de conocimiento externa para mejorar las respuestas generadas por los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) al proporcionar información actualizada y precisa. Este marco ayuda a los usuarios a comprender el proceso generativo de los LLMs y asegura que el modelo tenga acceso a fuentes de información confiables.
-> **Pregunta**: ¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande?
**Respuesta**: Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) funcionan analizando enormes conjuntos de datos de lenguaje para comprender y generar texto en lenguaje humano. Se basan en el aprendizaje automático, específicamente en el aprendizaje profundo, que implica entrenar un programa para reconocer características de los datos sin intervención humana. Los LLMs utilizan redes neuronales, específicamente modelos de transformador, para entender el contexto en el lenguaje humano, lo que les permite interpretar mejor el lenguaje incluso en contextos vagos o nuevos. Los desarrolladores pueden comenzar rápidamente a construir sus propios LLMs accediendo a múltiples conjuntos de datos y utilizando servicios como Vectorize de Cloudflare y la plataforma de IA Cloudflare Workers.
||CODE_BLOCK||
### Relacionado[](https://python.langchain.com/docs/integrations/retrievers/rememberizer/#related) <a href="#related" id="related"></a>
* Guía [conceptual del recuperador](https://python.langchain.com/docs/concepts/#retrievers)
* Guías [prácticas del recuperador](https://python.langchain.com/docs/how\_to/#retrievers)
***
**Ayúdanos proporcionando comentarios sobre esta página de documentación:**
==> developer/talk-to-slack-the-sample-web-app.md <==
---
description: >-
Es muy fácil crear una aplicación web simple que integrará un LLM
con el conocimiento del usuario a través de consultas a Rememberizer.
---
# Hablar-con-Slack la Aplicación Web de Muestra
El código fuente de la aplicación se puede encontrar [aquí](https://github.com/skydeckai/rememberizer).
En esta sección proporcionaremos instrucciones paso a paso y el código fuente completo para que puedas crear tu propia aplicación rápidamente.
Hemos creado un GPT de Hablar-con-Slack en OpenAI. La aplicación web de Hablar-con-Slack es muy similar.
<div align="left">
<figure><img src="https://rememberizer-docs-assets.s3.amazonaws.com/talk-to-slack_web_app.png" alt=""><figcaption><p>Aplicación web Hablar-con-Slack.com de Rememberizer en Heroku</p></figcaption></figure>
</div>
<div align="left">
<figure><img src="https://rememberizer-docs-assets.s3.amazonaws.com/talk-to-slack_web_app.png" alt=""><figcaption><p>Hablar con Slack GPT de Rememberizer en OpenAI</p></figcaption></figure>
</div>
***
### Introducción
En esta guía, proporcionamos instrucciones paso a paso y el código fuente completo para ayudarte a crear tu propia aplicación similar a nuestra integración de Talk-to-Slack GPT con Rememberizer.ai. A diferencia de la integración de Slack, una aplicación web ofrece más características y control, tales como web scraping, acceso a la base de datos local, gráficos y animación, y la recopilación de pagos. Además, puede ser utilizada por cualquier persona sin la necesidad de una cuenta premium genAI.
### Descripción general
Nuestra aplicación de ejemplo, Talk to Slack, está alojada en Heroku e integra LLM de OpenAI con Rememberizer.ai para mejorar tu experiencia en Slack. La aplicación web está construida usando Flask y ofrece características como la integración OAuth2, acceso a los datos de Slack y una interfaz de usuario intuitiva.
### Características
* **Arquitectura basada en Flask**: Las operaciones de backend, las comunicaciones de frontend y las interacciones de la API son manejadas por Flask.
* **Integración de OAuth2**: Autorización segura y acceso a datos con el flujo OAuth2 de Rememberizer.
* **Acceso a Datos de Slack**: Obtiene datos seguros de Slack conectados del usuario utilizando las APIs de Rememberizer.
* **Integración con OpenAI LLM**: Procesa consultas con el servicio LLM de OpenAI para obtener respuestas perspicaces.
* **Interfaz de Usuario Intuitiva**: Navegación e interacción sencillas con un diseño de IU moderno.
* **Mejores Prácticas**: Se adhiere a los estándares de seguridad y experiencia de usuario para una integración fluida.
### Configuración e Implementación
#### Requisitos previos
* Python
* Flask
<div data-gb-custom-block data-tag="hint" data-style='info'>
Ten en cuenta que no fue muy difícil hacer que un LLM reescribiera toda esta aplicación en otro lenguaje, en nuestro caso Golang. Así que ten en cuenta que no estás limitado a Python.
</div>
#### Configuración del Entorno
Establezca estas variables de entorno:
* `APP_SECRET_KEY`: Clave secreta única para Flask.
* `REMEMBERIZER_CLIENT_ID`: ID de cliente para su aplicación Rememberizer.
* `REMEMBERIZER_CLIENT_SECRET`: Secreto del cliente para su aplicación Rememberizer.
* `OPENAI_API_KEY`: Su clave API de OpenAI.
#### Ejecutando la Aplicación
1. **Iniciar la Aplicación Flask**: Ejecuta `flask run` en la terminal y accede a la aplicación en `http://localhost:5000`.
2. **Copia la URL de callback a la configuración de tu aplicación Rememberizer**: `https://<YOURHOST>/auth/rememberizer/callback` ejemplo: `http://localhost:5000/auth/rememberizer/callback`.
#### Desplegando en la Nube
Se recomienda el despliegue en plataformas como Heroku, Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure.
**Despliegue en Heroku**
1. **Crea una Cuenta de Heroku**: Instala el Heroku CLI.
2. **Prepara tu Aplicación**: Asegúrate de que estén presentes un `Procfile`, `runtime.txt` y `requirements.txt`.
3. **Despliega**: Usa el Heroku CLI o la integración de GitHub para el despliegue.
**Pasos Detallados**
* **Conectar Heroku a GitHub**: Habilita despliegues automáticos desde el repositorio de GitHub para actualizaciones sin problemas.
* **Desplegar Manualmente**: Opcionalmente, usa el despliegue manual para tener más control.
**Configuración Adicional**
* Instala Heroku CLI: `brew tap heroku/brew && brew install heroku` (macOS).
* Agrega certificados SSL: Usa certificados autofirmados para la configuración inicial de HTTPS.
* Configura Variables de Entorno en Heroku: Usa `heroku config:set KEY=value` para claves esenciales.
**Otras Plataformas en la Nube**
* **GCP**: Configura una cuenta de GCP, prepara tu aplicación con `app.yaml` y despliega usando `gcloud app deploy`.
* **AWS**: Usa Elastic Beanstalk para el despliegue después de configurar una cuenta de AWS y el AWS CLI.
* **Azure**: Despliega a través de Azure App Service después de crear una cuenta de Azure e instalar el Azure CLI.
#### Seguridad y Mejores Prácticas
Antes de la implementación, verifica tu `requirements.txt`, ajusta las configuraciones para producción y actualiza las URIs de redirección de OAuth.
### Notas del Código de la Aplicación
**@app.route('/') (Ruta de Índice):**
Esta ruta renderiza la plantilla index.html cuando se accede a la URL raíz (/). Sirve como la página de inicio de tu aplicación.
**@app.route('/auth/rememberizer') (Ruta de Autenticación de Rememberizer):**
Esta ruta inicia el proceso de autenticación OAuth2 con Rememberizer.ai. Genera un valor de estado aleatorio, lo almacena en la sesión, construye la URL de autorización con los parámetros necesarios (ID de cliente, URI de redirección, alcance y estado), y redirige al usuario a la página de autorización de Rememberizer.ai.
**@app.route('/auth/rememberizer/callback') (Ruta de Callback de Rememberizer):**
Esta ruta maneja el callback de Rememberizer.ai después de que el usuario ha autorizado tu aplicación. Extrae el código de autorización de los parámetros de consulta, lo intercambia por un token de acceso utilizando el endpoint de token de Rememberizer.ai, y almacena el token de acceso en la sesión. Luego, redirige al usuario a la ruta /dashboard.
**@app.route('/dashboard') (Ruta del Dashboard):**
Esta ruta muestra la página del dashboard al usuario. Verifica si el usuario tiene un token de acceso en la sesión; si no, lo redirige a la ruta de autenticación. Si el usuario está autenticado, realiza una solicitud al endpoint de cuenta de Rememberizer.ai para recuperar la información de la cuenta y renderiza la plantilla dashboard.html con esta información.
**@app.route('/slack-info') (Ruta de Información de Integración de Slack):**
Esta ruta muestra información sobre la integración de Slack del usuario con Rememberizer.ai. Verifica si hay un token de acceso y realiza una solicitud al endpoint de integraciones de Rememberizer.ai para obtener los datos de la integración. Luego, renderiza la plantilla slack_info.html con estos datos.
**@app.route('/ask', methods=\['POST']) (Ruta de Pregunta):**
Esta ruta maneja la presentación de preguntas del usuario. Verifica si hay un token de acceso, recupera la pregunta del usuario de los datos del formulario y realiza una solicitud al endpoint de búsqueda de documentos de Rememberizer.ai para encontrar información relevante. Luego, utiliza el modelo GPT-4 de OpenAI para generar una respuesta basada en la pregunta y los resultados de la búsqueda. La respuesta se renderiza en la plantilla answer.html.
### Notas adicionales
* **Iconografía**: Diseñado con un estilo detallado de arte de papel doblado, reflejando la integración de IA y comunicación. Nuestro icono fue creado en Midjourney e Image2Icon.
* **Configuración SSL**: Generar certificados autofirmados utilizando OpenSSL para una comunicación segura.
### Explorar e Innovar
Fomentamos la exploración y la innovación con tu propia aplicación web integrada con IA, con el objetivo de mejorar la productividad y la colaboración dentro de tu plataforma.
***
Esta documentación revisada proporciona una guía completa para que los desarrolladores creen su propia aplicación web integrada con IA, similar a Talk-to-Slack. Incluye instrucciones detalladas para la configuración, el despliegue y una visión general del código de la aplicación, junto con las mejores
==> developer/README.md <==
# Desarrollador
==> developer/vector-stores.md <==
---
description: >-
Esta guía te ayudará a entender cómo usar el Almacén de Vectores de Rememberizer
como desarrollador.
layout:
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tableOfContents:
visible: true
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visible: true
pagination:
visible: true
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# Almacenes de Vectores
El Almacén de Vectores de Rememberizer simplifica el proceso de manejo de datos vectoriales, permitiéndote concentrarte en la entrada de texto y aprovechando el poder de los vectores para diversas aplicaciones como la búsqueda y el análisis de datos.
### Introducción
El Almacén de Vectores Rememberizer está diseñado para proporcionar una interfaz fácil de usar para manejar datos vectoriales. A diferencia de las bases de datos vectoriales tradicionales como Pinecone, el Almacén de Vectores Rememberizer te permite trabajar directamente con texto. El servicio se encargará de dividir, vectorizar y almacenar los datos de texto, facilitándote concentrarte en la lógica central de tu aplicación.
### Empezando
#### Creando un Almacén de Vectores
1. Navega a la Sección de Almacenes de Vectores en tu panel de control
2. Haz clic en "Crear nuevo Almacén de Vectores":
* Aparecerá un formulario que te pedirá que ingreses detalles.
3. Completa los Detalles:
* **Nombre**: Proporciona un nombre único para tu almacén de vectores.
* **Descripción**: Escribe una breve descripción del almacén de vectores.
* **Esquema de Datos**: Define las dimensiones del vector y cualquier campo adicional.
* Opcionalmente, puedes especificar el modelo de incrustación, la estrategia de indexación y las métricas de similitud. Estas configuraciones influyen en cómo se generan y comparan los vectores, optimizando el rendimiento para tu caso de uso específico.
4. Envía el Formulario:
* Haz clic en el botón "Crear". Recibirás una notificación de éxito, y el nuevo almacén aparecerá en tu lista de almacenes de vectores.
<figure><img src="../.gitbook/assets/create_vector_DB_store.png" alt=""><figcaption><p>Crear un Nuevo Almacén de Vectores</p></figcaption></figure>
#### Gestión de Almacenes de Vectores
1. Ver y Editar Almacenes de Vectores:
* Acceda al panel de gestión para ver, editar o eliminar almacenes de vectores.
2. Visualización de Documentos:
* Navegue por documentos individuales y sus metadatos asociados dentro de un almacén de vectores específico.
3. Estadísticas:
* Vea estadísticas detalladas como el número de vectores almacenados, el rendimiento de las consultas y métricas operativas.
<figure><img src="../.gitbook/assets/vector_store_management.png" alt=""><figcaption><p>Ver Detalles de un Almacén de Vectores</p></figcaption></figure>
### Gestión de Claves API
Las claves API se utilizan para autenticar y autorizar el acceso a los puntos finales de la API del Almacén de Vectores de Rememberizer. La gestión adecuada de las claves API es esencial para mantener la seguridad y la integridad de sus almacenes de vectores. Esta sección cubre cómo crear y revocar claves API para sus Almacenes de Vectores.
#### Creando Claves API
1. Dirígete a la página de detalles de tu Almacén de Vectores
2. Navega a la Sección de Gestión de Claves API:
* Se puede encontrar dentro de la pestaña "Configuración"
3. Haz clic en **"Agregar Clave API"**:
* Aparecerá un formulario que te pedirá que ingreses los detalles.
4. Completa los Detalles:
* **Nombre**: Proporciona un nombre para la clave API que te ayude a identificar su caso de uso.
5. Envía el Formulario:
* Haz clic en el botón "Crear". La nueva clave API será generada y mostrada. Asegúrate de copiarla y almacenarla de forma segura. Esta clave se utiliza para autenticar solicitudes a ese almacén de vectores específico.
<figure><img src="../.gitbook/assets/vector_store_api_key.png" alt=""><figcaption><p>Crear una Nueva Clave API</p></figcaption></figure>
#### Revocación de Claves API
Si una clave API ya no es necesaria, puedes eliminarla para prevenir cualquier posible uso indebido.
Por razones de seguridad, es posible que desees rotar tus claves API periódicamente. Esto implica generar una nueva clave y revocar la antigua.
### Recuperando Información del Almacén de Vectores Usando la Clave API
Después de crear un nuevo Almacén de Vectores y generar una clave API, puedes compartir esta clave con los usuarios que necesiten acceso al Almacén de Vectores. La clave API permite a los usuarios subir documentos, buscar documentos y realizar otras operaciones dentro del Almacén de Vectores. Sin embargo, antes de que los usuarios puedan interactuar con el Almacén de Vectores, necesitan recuperar el ID del Almacén de Vectores y otra información relacionada usando la clave API.
Para obtener información detallada sobre cada punto final de la API y la respuesta, visita la página de [vector-store](api-documentations/vector-store/ "mención").
***
Asegúrate de manejar las claves API de manera segura y seguir las mejores prácticas para la gestión de claves API.
==> developer/authorizing-rememberizer-apps.md <==
# Autorizando aplicaciones de Rememberizer
La implementación de Rememberizer admite el estándar [tipo de concesión de código de autorización](https://tools.ietf.org/html/rfc6749#section-4.1).
El flujo de la aplicación web para autorizar a los usuarios para tu aplicación es el siguiente:
1. Los usuarios son redirigidos a Rememberizer para autorizar su cuenta.
2. El usuario elige mementos para usar con tu aplicación.
3. Tu aplicación accede a la API con el token de acceso del usuario.
Visita la página [#explore-third-party-apps-and-service](../personal/manage-third-party-apps.md#explore-third-party-apps-and-service "mención") para ver el ejemplo de la interfaz de usuario del flujo.
### Paso 1. Solicitar la identidad de Rememberizer de un usuario
Redirija al usuario al servidor de autorización de Rememberizer para iniciar el proceso de autenticación y autorización.
||CODE_BLOCK||
GET https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/authorize/
||CODE_BLOCK||
Parámetros:
<table><thead><tr><th width="236">nombre</th><th>descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td>client_id</td><td><strong>Requerido</strong><br>El ID de cliente para su aplicación. Puede encontrar este valor en el Desarrollador. Haga clic en <strong>Desarrollador</strong> en la esquina superior izquierda. En la lista de aplicaciones registradas, haga clic en su aplicación y verá el ID de cliente en <strong>Credenciales de la Aplicación.</strong></td></tr><tr><td>response_type</td><td><strong>Requerido</strong><br>Debe ser <code>code</code> para concesiones de código de autorización.</td></tr><tr><td>scope</td><td><p><strong>Opcional</strong></p><p>Una lista delimitada por espacios de ámbitos que identifican los recursos a los que su aplicación podría acceder en nombre del usuario.</p></td></tr><tr><td>redirect_uri</td><td><strong>Requerido</strong><br>La URL en su aplicación a la que se enviarán los usuarios después de la autorización.</td></tr><tr><td>state</td><td><p><strong>Requerido</strong></p><p>Un valor opaco utilizado por el cliente para mantener el estado entre la solicitud y la devolución de llamada. El servidor de autorización incluye este valor al redirigir el agente de usuario de vuelta al cliente.<br></p></td></tr></tbody></table>
### Paso 2. El usuario elige y configura sus recuerdos
Los usuarios elegirán qué recuerdos usar con su aplicación.
### Paso 3. Los usuarios son redirigidos de vuelta a su sitio por Rememberizer
Después de que los usuarios seleccionen sus recuerdos, Rememberizer redirige de vuelta a su sitio con un parámetro `code` temporal, así como el estado que proporcionó en el paso anterior en un parámetro `state`. El código temporal expirará después de un corto período de tiempo. Si los estados no coinciden, un tercero creó la solicitud y debe abortar el proceso.
### Paso 4. Intercambiar el código de autorización por tokens de actualización y acceso
||CODE_BLOCK||
POST https://api.rememberizer.ai/api/v1/auth/oauth2/token/
||CODE_BLOCK||
Este endpoint toma los siguientes parámetros de entrada.
<table><thead><tr><th width="165">nombre</th><th>descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td>client_id</td><td><strong>Requerido</strong><br>El ID de cliente para tu aplicación. Puedes encontrar este valor en el Desarrollador. La instrucción para encontrar este ID está en el paso 1.</td></tr><tr><td>client_secret</td><td><strong>Requerido</strong><br>El secreto de cliente que recibiste de Rememberizer para tu aplicación.</td></tr><tr><td>code</td><td>El código de autorización que recibiste en el paso 3.</td></tr><tr><td>redirect_uri</td><td><strong>Requerido</strong><br>La URL en tu aplicación donde los usuarios son enviados después de la autorización. Debe coincidir con el redirect_uri en el paso 1.</td></tr></tbody></table>
### Paso 5. Usa el token de acceso para acceder a la API
El token de acceso te permite hacer solicitudes a la API en nombre de un usuario.
||CODE_BLOCK||
Authorization: Bearer OAUTH-TOKEN
GET https://api.rememberizer.ai/api/me/
||CODE_BLOCK||
Por ejemplo, en curl puedes establecer el encabezado de autorización así:
||CODE_BLOCK||shell
curl -H "Authorization: Bearer OAUTH-TOKEN" https://api.rememberizer.ai/api/me/
||CODE_BLOCK||
## Referencias
Github: [https://github.com/skydeckai/rememberizer-integration-samples](https://github.com/skydeckai/rememberizer-integration-samples)
==> developer/api-documentations/retrieve-slacks-content.md <==
# Recuperar el contenido de Slack
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/discussions/{discussion_id}/contents/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/retrieve-documents.md <==
# Recuperar documentos
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/README.md <==
# Documentación de la API
Puedes autenticar las APIs utilizando [OAuth2](../authorizing-rememberizer-apps.md) o [claves de API](../registering-and-using-api-keys.md). OAuth2 es un marco de autorización estándar que permite a las aplicaciones acceder de manera segura a documentos específicos dentro de un sistema. Por otro lado, las claves de API proporcionan un método más simple para recuperar documentos de una base de conocimiento común sin necesidad de pasar por el proceso de autenticación de OAuth2.
==> developer/api-documentations/list-available-data-source-integrations.md <==
# Listar integraciones de fuentes de datos disponibles
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/integrations/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/retrieve-current-users-account-details.md <==
# Recuperar detalles de la cuenta del usuario actual
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/account/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/memorize-content-to-rememberizer.md <==
# Memorizar contenido para Rememberizer
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/memorize/' data-method='post'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/get-all-added-public-knowledge.md <==
# Obtener todo el conocimiento público agregado
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/common_knowledge/subscribed-list/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/search-for-documents-by-semantic-similarity.md <==
# Buscar documentos por similitud semántica
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/search/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/retrieve-document-contents.md <==
# Recuperar contenidos del documento
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/documents/{document_id}/contents/' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md <==
# Obtener una lista de documentos en un Almacén de Vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents' data-method='get'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/get-the-information-of-a-document.md <==
# Obtén la información de un documento
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}' data-method='get'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/README.md <==
# APIs de Almacenamiento de Vectores
==> developer/api-documentations/vector-store/get-vector-stores-information.md <==
# Obtener información del almacén de vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/me' data-method='get'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md <==
# Buscar documentos de Vector Store por similitud semántica
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/search' data-method='get'>
[rememberizer_openapi (1).yml](<../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi (1).yml>)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md <==
# Agregar un nuevo documento de texto a un Almacén Vectorial
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/create' data-method='post'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md <==
# Eliminar un documento en el Almacén Vectorial
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}/' data-method='delete'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md <==
# Actualizar el contenido del archivo en un Almacén de Vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}/' data-method='patch'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
==> developer/api-documentations/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md <==
# Subir archivos a un Almacén de Vectores
<div data-gb-custom-block data-tag="swagger" data-src='../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml' data-path='/vector-stores/{vector-store-id}/documents/upload' data-method='post'>
[rememberizer_openapi.yml](../../../.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml)
</div>
Last updated