Blog
Notas de ingeniería sobre navegación, ingesta, memoria de agentes y benchmarking honesto, escritas por quienes corrieron los experimentos.
Señales de que la búsqueda léxica sobre metadatos curados te alcanza, señales de que de verdad quieres vectores, y una prueba con gold set de cincuenta consultas para zanjarlo en tu corpus antes de pagar infra.
4 min de lectura
Título, resumen de sesenta tokens, tags y alias: por qué el pasaporte es donde MonkeyLLM gasta su inteligencia, y cómo BM25 ponderado por campos convierte curaduría en recall@5 = 1.00 a 1.3 ms.
4 min de lectura
La categoría asume un servicio de embeddings, un índice ANN y una GPU. Medimos la búsqueda de entrada en recall@5 = 1.00 a 1.3 ms p95 con BM25 sobre SQLite, y dejamos el embedder opcional.
4 min de lectura
El aprendizaje de senderos falló su criterio de convergencia: los saltos cayeron cerca de la mitad del umbral. El post-mortem: por qué una entrada afilada y una curaduría disciplinada dejaron casi nada que comprimir.
4 min de lectura
El paper trae la arquitectura completa, las tablas del benchmark y los hallazgos que no cumplieron sus criterios.