# Información, semántica y conocimiento
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content_type: capabilities
status: published
description: Trabajamos con ingesta, extracción estructurada, entidades, relaciones, taxonomías, grafos, semántica, búsqueda híbrida, RAG, embeddings, reranking y memoria. Diseñamos representaciones que permiten encontrar, relacionar y reutilizar…

Convertir fuentes dispersas en información estructurada, conectada y utilizable por personas y sistemas.

## Qué reúne esta capacidad

- conservar fuentes
- extraer hechos y relaciones
- resolver entidades
- definir conceptos
- representar lógica
- mantener versiones
- recuperar evidencia
- detectar contradicciones
- entregar conocimiento a personas, modelos, agentes y aplicaciones

## Herramientas y tecnologías

- PostgreSQL
- pgvector
- búsqueda de texto completo
- TypeDB
- LinkML
- DocuLogic
- KIR
- Datalog
- DMN
- CEL
- Tree-sitter
- LSP
- embeddings
- rerankers
- parsers
- modelos lingüísticos
- visión documental

Cada afirmación necesita evidencia que sostenga exactamente su significado y su ámbito.

Los sistemas reciben información en formas distintas: documentos, tablas, mensajes, páginas, bases de datos, código, imágenes, audio, vídeo, eventos y explicaciones de personas.

Cada forma contiene estructura y contexto propios.

La semántica conecta los datos con el dominio. Permite que «cliente», «caso», «estado», «finalización», «riesgo» o «versión vigente» tengan un significado suficientemente compartido para poder consultar, decidir y actuar.

## Ingesta y estructura

Construimos pipelines para documentos, PDF, hojas de cálculo, bases de datos, APIs, páginas web, mensajes, repositorios, código, configuraciones, imágenes, audio, vídeo y eventos.

Los originales y sus metadatos se conservan. La extracción produce objetos con localización de origen y estado de validación.

## Entidades y relaciones

Identificamos personas, organizaciones, productos, documentos, operaciones, sistemas, conceptos, eventos, cifras, reglas, decisiones, estados y preguntas.

La resolución relaciona alias y versiones y mantiene separados los objetos cuyo significado o ámbito difiere.

## Modelos de dominio

Un modelo de dominio describe vocabulario, entidades, relaciones, jerarquías, estados, reglas, restricciones, invariantes y excepciones.

Puede expresarse mediante esquemas, taxonomías, grafos y KIR, la representación intermedia tipada desde la que se proyecta hacia cada uso.

La representación se desarrolla con especialistas y evoluciona con la evidencia.

## Grafos y lógica

Los grafos permiten navegar relaciones que el texto lineal oculta.

Por ejemplo:

```text
FUENTE → AFIRMACIÓN → ENTIDAD → REGLA → DECISIÓN → OPERACIÓN
```

o:

```text
PREGUNTA → EVIDENCIA → HIPÓTESIS → DECISIÓN → TRABAJO
```

Las reglas y deducciones se mantienen explícitas cuando necesitan reproducibilidad y revisión.

## Recuperación híbrida y RAG

Un sistema RAG relaciona recuperación, contexto, evidencia, permisos y composición para responder de forma examinable.

Combinamos búsqueda exacta, léxica, semántica, estructurada y relacional. El sistema puede recuperar un identificador, un pasaje, una entidad, una versión, una relación, una regla, una dependencia de código, una decisión o un conjunto de evidencias.

El reranking ordena la shortlist. La expansión aporta contexto relacionado. La composición utiliza únicamente evidencia permitida y conserva citas.

## Memoria

La memoria organiza decisiones, estados, preguntas, resultados, relaciones, aprendizajes y contexto temporal.

Diseñamos políticas de alcance, versión, vigencia y olvido. La memoria conserva objetivos, decisiones, estados y dependencias con políticas explícitas, de modo que ayude a continuar sin arrastrar contexto obsoleto.

## Aplicaciones

- inteligencia informacional;
- investigación;
- reporting;
- lógica empresarial;
- localización;
- memoria de proyectos;
- contexto de agentes;
- documentación;
- búsqueda corporativa;
- análisis de código;
- apoyo a decisiones.

## Evaluación

- cobertura;
- exactitud de extracción;
- resolución de entidades;
- recuperación;
- soporte de citas;
- detección de contradicciones;
- abstención;
- actualización;
- utilidad.

## Cierre

La información se convierte en conocimiento cuando conserva significado, relaciones, procedencia y una forma clara de entrar en el trabajo.

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