Vector Search & RAG — Multimodal Pipeline

Chunks de Texto

Esperando consulta

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Embedding Multimodal Nativo

Texto, imagenes, PDFs, audio y video se convierten en vectores dentro del mismo espacio semantico — permitiendo busqueda cross-modal.

gemini-embedding-2

manage_search

Busca en la base de conocimiento multimodal.
Recupera chunks de texto y diagramas de proceso.

politica de cobranza

descuento pronto pago

negociacion empatica

escalamiento judicial

Diagramas Recuperados

Cross-modal retrieval

account_tree

Los diagramas de proceso se recuperan del mismo espacio vectorial que el texto.

psychology

Respuesta RAG — Gemini Flash

Sintesis generativa + procedimiento visual

Docs en KB

Latencia

—

Chunks Top-K

—

Similitud Prom.

—

Espacio Vectorial Unificado gemini-embedding-2

documentos diagramas similitud semantica

Texto

Diagrama

Query

lightbulb Paradigma multimodal: texto, imagenes, audio y video comparten el mismo espacio vectorial. Una consulta de texto encuentra diagramas relevantes — y viceversa — porque el significado trasciende el formato.

Pipeline Multimodal en Tiempo Real

Embedding multimodal (gemini-embedding-2)

Busqueda cross-modal (texto + diagramas)

Recuperacion Top-K (chunks + visuales)

Sintesis RAG + procedimiento visual

Respuesta Generativa

Realiza una busqueda para obtener una respuesta generativa con contexto de la base de conocimiento multimodal.

Prototipo Funcional — Vector Search & RAG

Explora el Pipeline RAG Multimodal

Negociacion de Deuda

Escalamiento Legal

Primer Contacto

Embedding Multimodal Nativo