> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aurora-ai.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Etiquetas y filtrado Las etiquetas proporcionan una forma poderosa de organizar tus documentos y crear filtros precisos para tus búsquedas vectoriales. Al combinar el filtrado basado en etiquetas con la búsqueda semántica, puedes recuperar exactamente el contenido que necesitas de tu base de conocimientos. ## Añadir etiquetas a documentos Puedes añadir etiquetas personalizadas a cualquier documento en tu base de conocimientos para organizar y categorizar tu contenido para una recuperación más fácil.
### Gestión de etiquetas * **Etiquetas personalizadas**: Crea tu propio sistema de etiquetas que se adapte a tu flujo de trabajo * **Múltiples etiquetas por documento**: Aplica tantas etiquetas como necesites a cada documento, hay 7 espacios para etiquetas disponibles por base de conocimientos que son compartidos por todos los documentos en la base de conocimientos * **Organización de etiquetas**: Agrupa documentos relacionados con un etiquetado consistente ### Mejores prácticas para etiquetas * **Nomenclatura consistente**: Usa nombres de etiquetas estandarizados en todos tus documentos * **Etiquetas descriptivas**: Utiliza nombres de etiquetas claros y significativos * **Limpieza regular**: Elimina periódicamente las etiquetas no utilizadas u obsoletas ## Uso de etiquetas en bloques de conocimiento Las etiquetas se vuelven poderosas cuando se combinan con el bloque de Conocimiento en tus flujos de trabajo. Puedes filtrar tus búsquedas a contenido específico etiquetado, asegurando que tus agentes de IA obtengan la información más relevante.
## Modos de búsqueda El bloque de Conocimiento admite tres modos diferentes de búsqueda dependiendo de lo que proporciones: ### 1. Búsqueda solo por etiquetas Cuando **solo proporcionas etiquetas** (sin consulta de búsqueda): * **Recuperación directa**: Obtiene todos los documentos que tienen las etiquetas especificadas * **Sin búsqueda vectorial**: Los resultados se basan puramente en la coincidencia de etiquetas * **Rendimiento rápido**: Recuperación rápida sin procesamiento semántico * **Coincidencia exacta**: Solo se devuelven documentos con todas las etiquetas especificadas **Caso de uso**: Cuando necesitas todos los documentos de una categoría o proyecto específico ### 2. Solo búsqueda vectorial Cuando **solo proporcionas una consulta de búsqueda** (sin etiquetas): * **Búsqueda semántica**: Encuentra contenido basado en significado y contexto * **Base de conocimiento completa**: Busca en todos los documentos * **Clasificación por relevancia**: Resultados ordenados por similitud semántica * **Lenguaje natural**: Usa preguntas o frases para encontrar contenido relevante **Caso de uso**: Cuando necesitas el contenido más relevante independientemente de la organización ### 3. Combinación de filtrado por etiquetas + búsqueda vectorial Cuando **proporcionas tanto etiquetas como una consulta de búsqueda**: 1. **Primero**: Filtra documentos solo a aquellos con las etiquetas especificadas 2. **Luego**: Realiza una búsqueda vectorial dentro de ese subconjunto filtrado 3. **Resultado**: Contenido semánticamente relevante solo de tus documentos etiquetados **Caso de uso**: Cuando necesitas contenido relevante de una categoría o proyecto específico ### Configuración de búsqueda #### Filtrado por etiquetas * **Múltiples etiquetas**: Usa múltiples etiquetas para lógica OR (el documento debe tener una o más de las etiquetas) * **Combinaciones de etiquetas**: Mezcla diferentes tipos de etiquetas para un filtrado preciso * **Sensibilidad a mayúsculas**: La coincidencia de etiquetas no distingue entre mayúsculas y minúsculas * **Coincidencia parcial**: Se requiere coincidencia exacta del nombre de la etiqueta #### Parámetros de búsqueda vectorial * **Complejidad de consulta**: Las preguntas en lenguaje natural funcionan mejor * **Límites de resultados**: Configura cuántos fragmentos recuperar * **Umbral de relevancia**: Establece puntuaciones mínimas de similitud * **Ventana de contexto**: Ajusta el tamaño del fragmento para tu caso de uso ## Integración con flujos de trabajo ### Configuración del bloque de conocimiento 1. **Seleccionar base de conocimiento**: Elige qué base de conocimiento buscar 2. **Añadir etiquetas**: Especifica etiquetas de filtrado (opcional) 3. **Introducir consulta**: Añade tu consulta de búsqueda (opcional) 4. **Configurar resultados**: Establece el número de fragmentos a recuperar 5. **Probar búsqueda**: Vista previa de resultados antes de usar en el flujo de trabajo ### Uso dinámico de etiquetas * **Etiquetas variables**: Usa variables de flujo de trabajo como valores de etiquetas * **Filtrado condicional**: Aplica diferentes etiquetas según la lógica del flujo de trabajo * **Búsqueda contextual**: Ajusta las etiquetas según el contexto de la conversación * **Filtrado en múltiples pasos**: Refina las búsquedas a través de los pasos del flujo de trabajo ### Optimización del rendimiento * **Filtrado eficiente**: El filtrado por etiquetas ocurre antes de la búsqueda vectorial para un mejor rendimiento * **Almacenamiento en caché**: Las combinaciones de etiquetas utilizadas con frecuencia se almacenan en caché para mayor velocidad * **Procesamiento paralelo**: Múltiples búsquedas de etiquetas pueden ejecutarse simultáneamente * **Gestión de recursos**: Optimización automática de los recursos de búsqueda ## Primeros pasos con etiquetas 1. **Planifica tu estructura de etiquetas**: Decide convenciones de nomenclatura consistentes 2. **Comienza a etiquetar**: Añade etiquetas relevantes a tus documentos existentes 3. **Prueba combinaciones**: Experimenta con combinaciones de etiquetas + consultas de búsqueda 4. **Integra en flujos de trabajo**: Usa el bloque de Conocimiento con tu estrategia de etiquetado 5. **Refina con el tiempo**: Ajusta tu enfoque de etiquetado basándote en los resultados de búsqueda Las etiquetas transforman tu base de conocimiento de un simple almacén de documentos a un sistema de inteligencia organizado con precisión que tus flujos de trabajo de IA pueden navegar con precisión quirúrgica.