Hemos recaudado 6,5 millones de dólares para acabar con las bases de datos vectoriales. Hoy en día, todos los sistemas recuperan contexto de la misma manera: búsqueda vectorial que almacena todo como incrustaciones planas y devuelve lo que "se siente" más cercano. Similares, seguro. ¿Relevantes? Casi nunca. Las incrustaciones no pueden distinguir una cláusula de renovación del Q3 de un aviso de terminación del Q1 si el lenguaje es lo suficientemente similar. Un amigo mío le preguntó a su IA sobre un contrato la semana pasada, y devolvió una respuesta detallada y perfectamente elaborada extraída de un archivo de un cliente completamente diferente. Una vez que estás tratando con más de 10 millones de documentos, estos errores ocurren todo el tiempo. La precisión de VectorDB se va al traste. Construimos @hydra_db precisamente para esto. HydraDB construye un gráfico de contexto basado en ontologías sobre tus datos, mapea relaciones entre entidades, entiende el 'por qué' detrás de los documentos y rastrea cómo evoluciona la información con el tiempo. Así que cuando preguntas sobre 'Apple', sabe que te refieres a la empresa que estás atendiendo como cliente. No a la fruta. Incluso cuando el puntaje de similitud de una base de datos vectorial dice 0.94. Más abajo ⬇️