Memoria y RAG

La “IA” en Zettly son dos sistemas trabajando juntos. El Asistente de IA es la superficie conversacional — el panel de chat, la delegación de agentes, las vistas previas y el deshacer. Debajo está el sistema de memoria y recuperación que le da al asistente algo con qué pensar: memoria a largo plazo separada de tus notas, búsqueda semántica en todo el vault, y un trabajo en segundo plano de enriquecimiento del vault opcional que propone etiquetas, enlaces y resúmenes sin tocar nunca tus archivos sin permiso.

Esta página trata lo que hay bajo el capó. Cubre las dos partes del sistema — memoria a largo plazo y RAG (generación aumentada por recuperación) — y el trabajo integrado de enriquecimiento del vault que los une.

Dos sistemas, un vault

La división es deliberada. Tus notas son la fuente de verdad — los archivos que escribiste, como los escribiste, las conexiones que dibujaste. La memoria del asistente es una capa separada que ayuda al asistente a ser útil entre sesiones, pero no reemplaza ni modifica tus notas.

Una forma corta de pensarlo:

• Notas son las cosas que tú escribiste. Viven en tu vault, en tus archivos. No son tocadas por el asistente sin tu aprobación explícita.
• Memoria son las cosas que el asistente aprendió. Vive junto a las notas, en un índice separado. Ayuda al asistente a recordar sesiones pasadas, mostrar contexto relevante y evitar preguntarte lo mismo dos veces.
• RAG es la forma en que el asistente encuentra qué citar. Cuando haces una pregunta, el sistema RAG busca en el vault semánticamente y devuelve los pasajes relevantes.

La división es lo que hace posibles las garantías de privacidad. El asistente puede ser útil porque tiene memoria y RAG, y las garantías de privacidad se mantienen porque la memoria y el RAG son locales, acotados al vault activo, y nunca se fusionan en tus notas sin aprobación.

Memoria de agente a largo plazo

El asistente recuerda cosas entre sesiones. No modificando tus notas — almacenando un índice de memoria separado que vive en tu vault.

Algunas cosas que hace el sistema de memoria:

• Recuerda las conversaciones que has tenido. Cuando le preguntas algo al asistente hoy, tiene acceso a conversaciones pasadas para contexto. Sabe que preguntaste sobre el precio de lanzamiento la semana pasada, y cuál fue la respuesta.
• Recuerda tus preferencias. Si le has dicho al asistente “siempre propón una presentación primero, luego refina”, esa preferencia está en memoria. No tienes que repetirla.
• Recuerda el contexto del proyecto. El asistente puede mantener un resumen corto de cada proyecto en el que has trabajado, actualizado a medida que el proyecto evoluciona. El resumen está en memoria, no en tus notas.
• Recuerda tus correcciones. Si el asistente propone una etiqueta que rechazas, el rechazo está en memoria. La próxima vez que vea una situación similar, no propone lo mismo.

Algunas cosas que el sistema de memoria no hace:

• No modifica tus notas. El índice de memoria es separado. Tus notas son tuyas.
• No lee notas fuera del vault activo. La memoria está acotada por vault. Si tienes dos vaults, tienen dos memorias separadas.
• No se sincroniza con ningún servidor. La memoria se almacena localmente, en el IndexedDB de tu vault. Permanece en tu máquina.

El índice de memoria es inspeccionable. Puedes abrir el panel de memoria, ver qué ha recordado el asistente y eliminar lo que ya no sea relevante. El asistente nunca se niega a olvidar.

RAG: búsqueda semántica con recuerdo citado

RAG significa Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación). La versión corta: cuando el asistente necesita responder una pregunta sobre tu vault, busca en el vault semánticamente (por significado, no solo palabra clave), recupera los pasajes relevantes y los usa para fundamentar su respuesta.

Qué significa esto en la práctica:

• Puedes preguntar con tus propias palabras. “¿Qué decidí sobre el precio de lanzamiento?” funciona aunque la nota diga “empezaremos a $99/mes los primeros seis meses”. El sistema RAG encuentra el pasaje relevante por significado.
• El asistente cita lo que usó. Cada afirmación en una respuesta del asistente está enlazada a la nota (y la sección) de la que vino. Haz clic en una cita para abrir la fuente.
• El asistente no inventa cosas. Anclado en la recuperación, el asistente responde desde tus notas. Si las notas no contienen una respuesta, el asistente lo dice, en lugar de inventar.
• La búsqueda respeta los límites de tu vault. El sistema RAG solo busca en el vault activo. No alcanza otros vaults, el sistema de archivos en general ni la web abierta.

Algunas notas prácticas:

• Los embeddings locales vienen del plugin Local AI Models. Los modelos de embedding ONNX se descargan bajo demanda desde Hugging Face. Configura el modelo de embedding en el panel de ajustes Local models del plugin. Sin el plugin instalado, solo están disponibles embeddings en la nube.
• Los embeddings en la nube se configuran en Ajustes → IA → Modelos.
• Los embeddings se calculan localmente al usar una fuente local. Cuando eliges un modelo de embedding local, la inferencia corre en tu máquina. Después de que el modelo se descarga, los embeddings se calculan mientras escribes.
• RAG es opcional. Puedes desactivar el sistema RAG por completo si prefieres un asistente sin anclaje. La elección está en los ajustes del asistente.
• El índice RAG es local. Como el índice de memoria, el índice RAG vive en el IndexedDB de tu vault. No se sincroniza con ningún servidor.

El sistema RAG es lo que hace confiables las respuestas del asistente. Sin él, el asistente sería un chatbot genérico; con él, el asistente es un compañero de pensamiento para el trabajo en tu vault.

Sugerir mejoras de notas: trabajo integrado

Sugerir mejoras de notas es un Flow integrado (no un plugin del marketplace) que vigila tu vault y propone enriquecimiento — etiquetas, enlaces, resúmenes, extracción de entidades, avisos de duplicados. Viene pausado (apagado) por defecto. Actívalo en el rail Flows → Sugerir mejoras de notas → Activar. Cuando está pausado, no corre el bucle de enriquecimiento y la bandeja de entrada del chat no recibe sugerencias hasta que ejecutes un ciclo manual o reanudes el trabajo. Nada se fusiona en tus notas hasta que aceptas.

Esta es la parte del sistema que más ayuda a mantener un vault organizado, pero también la que requiere más confianza. El enriquecimiento del vault está apagado por defecto por una razón.

Qué propone

• Etiquetas. “Esta nota parece tratar del sistema de diseño. ¿Sugerir añadir #design-system?”
• Enlaces. “Mencionaste el ensayo de la orilla aquí. Hay un enlace [[Por qué importa local-first]] cerca; ¿quieres añadir un enlace desde la nota nueva a él?”
• Resúmenes. “Esta es una nota larga. Aquí hay un resumen de 3 oraciones; ¿quieres añadirlo como llamada arriba?”
• Extracción de entidades. “Noté que esta nota menciona tres personas y dos empresas. ¿Quieres añadir referencias estructuradas?”
• Avisos de duplicados. “Esta nota se parece a la más antigua Retrospectiva de lanzamiento Q1. ¿Quieres fusionar, enlazar o dejar como está?”

El flujo de revisión

Las sugerencias nunca se aplican automáticamente. El flujo:

1. El enriquecimiento del vault corre. Escanea notas recientes, genera sugerencias y las persiste localmente.
2. Ves las sugerencias. Aparecen en tres lugares:
   • Bandeja de entrada del chat (/chat/inbox), con una lista de sugerencias pendientes para aceptar o descartar.
   • El sidebar de la nota, con una pequeña insignia en cualquier nota que tenga sugerencias esperando.
   • Una tarjeta del panel en la superficie de inicio, resumiendo el conteo por tipo de sugerencia.
3. Revisas cada sugerencia. Para cada una, puedes:
   • Aceptar. El cambio se aplica a la nota.
   • Descartar. La sugerencia se elimina; el asistente recuerda el descarte y no propondrá lo mismo de nuevo.
   • Deshacer. Si aceptas y te arrepientes, deshacer está a un clic. El cambio se revierte.
4. Nada se fusiona por defecto. El vault se ve exactamente igual que antes de abrir la bandeja de entrada del chat.

Interruptores por tarea

Cada tipo de sugerencia puede activarse o desactivarse independientemente. Los interruptores están en el inspector del canvas del Flow Sugerir mejoras de notas:

• Sugerencias de etiquetas. Activadas por defecto.
• Inferencia de enlaces. Activada por defecto.
• Resúmenes. Activados por defecto.
• Extracción de entidades. Activada por defecto.
• Detección de duplicados. Activada por defecto.

Controles de intervalo e inactividad

El trabajo corre en un horario configurado en Ajustes → Automatización:

• Intervalo. Con qué frecuencia corre el trabajo. El predeterminado es cada 5 minutos cuando está activo. Puedes alargarlo para un vault grande o acortarlo para uno pequeño.
• Retraso de inactividad. Cuando Ejecutar solo en inactividad está activado (predeterminado para enriquecimiento del vault), el trabajo espera hasta que no hayas escrito, desplazado o hecho clic durante el retraso configurado (predeterminado 60 segundos) antes de correr. Esto evita interrumpir el trabajo profundo.

También puedes ejecutar el trabajo manualmente con Ejecutar ahora o Procesar ahora en el editor del trabajo.

Garantías de privacidad

Una declaración clara de qué hace y qué no hace el enriquecimiento del vault:

• Local-first por defecto. Cuando el proveedor de IA activo es el plugin Local AI Models ejecutándose en el dispositivo, todo el pase de enriquecimiento corre localmente. Nada se envía a un proveedor en la nube.
• Los proveedores en la nube ven solo el contenido de nota en alcance. Cuando el proveedor activo es un modelo en la nube (OpenAI, Anthropic, Gemini), el trabajo envía solo el contenido de la nota que se está puntuando, más una pequeña cantidad de contexto. No envía tu grafo de enlaces, tu estructura de etiquetas, tus títulos de nota ni los metadatos de tu vault.
• Las sugerencias persisten localmente. Las sugerencias en sí se almacenan en el IndexedDB de tu vault, no en ningún servidor.
• Sin acceso entre vaults. El trabajo lee solo el vault activo. Nunca lee notas de otros vaults ni de otra parte de tu máquina.
• Sin telemetría. El enriquecimiento del vault no llama a casa. No hay llamada de analítica, ping de uso ni comprobación de “¿funciona esto?”.
• Puedes eliminar todo. Las sugerencias pendientes se pueden descartar una a una en la bandeja de entrada del chat, y los índices subyacentes de memoria y RAG pueden borrarse desde los ajustes del vault.

El punto es que las garantías de privacidad son auditables. Puedes ejecutar la app con la red apagada y el enriquecimiento del vault seguirá funcionando, siempre que el proveedor activo sea local. Los proveedores en la nube ven solo lo que les envías activamente, en el contexto de una solicitud al asistente.

Una nota sobre el estado alpha

Memoria, RAG y el enriquecimiento del vault son las partes más ambiciosas de Zettly. Funcionan, pero los bordes son toscos:

• La consolidación de memoria sigue afinándose. Puede que encuentres que el asistente recuerda cosas que preferirías que olvidara. El panel de memoria hace esto corregible, pero es un pase manual.
• La precisión del RAG varía según el modelo. El modelo de embedding local es bueno pero no perfecto. Los modelos de embedding en la nube son mejores, pero son modelos en la nube. El intercambio es real.
• El enriquecimiento del vault está apagado por defecto por una razón. Las sugerencias son útiles pero no siempre correctas. El flujo de revisión es la red de seguridad.

Si encuentras casos donde el sistema se equivoca, reporta un bug. El equipo itera rápidamente en estos sistemas, y el feedback del alpha está dando forma a lo que sale en la siguiente ronda.

Consulta Asistente de IA para la superficie de chat que usa todo esto, y Plugins para extensiones del marketplace (IA en el dispositivo, temporizadores y más).