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Capítulo 3 · Memoria de Usuario y Base de Conocimiento

Memoria de usuario entre sesiones y conocimiento externo: memoria de usuario, RAG, índices estructurados, grafos de conocimiento

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Cómo leer los experimentos

El texto usa skeletons breves para explicar el flujo de control; el directorio de experimentos contiene adaptadores SDK completos, registros, pruebas y evidencias de aceptación. No hace falta leer cada archivo línea por línea.

• Starter: Empieza por el objetivo, el comando mínimo y la aceptación; comienza con user-memory / retrieval-pipeline;
• Builder: Sigue el punto de entrada, el bucle central, el esquema de estado/mensajes, las herramientas y el verificador.
• Maintainer: Después revisa pruebas, manifiestos, fallos, rollback y adaptadores de proveedores.

En la primera pasada puedes omitir credenciales, presentación y compatibilidad de proveedores; vuelve al reproducir una cifra.

Proyectos Complementarios

Exp.	Proyecto	Tipo	Descripción
3-1, 3-2	user-memory	✅	Sistema de memoria de usuario a largo plazo para recordar preferencias e interacciones históricas
3-1	user-memory-evaluation	✅	Evaluación sistemática de la precisión, relevancia y efectividad del sistema de memoria de usuario
3-2	mem0 · memobase	✅	Implementaciones de referencia de memoria de usuario utilizando los marcos de código abierto mem0 y Memobase
3-3	log-sanitization	✅	Sistema inteligente de sanitización de registros para proteger datos sensibles manteniendo la información de depuración
3-4	dense-embedding	✅	Servicio de búsqueda por similitud vectorial comparando algoritmos ANN (ANNOY y HNSW)
3-5	sparse-embedding	✅	Motor de búsqueda de vectores dispersos basado en BM25 construido desde cero
3-6	retrieval-pipeline	✅	Pipeline completo de recuperación densa + dispersa + reordenamiento neuronal
3-7	structured-index	✅	Comparación de índices estructurados RAPTOR (árbol de abstracción recursiva) y GraphRAG (grafo de conocimiento)
3-8	agentic-rag	✅	Comparación entre RAG no agente y RAG agente iterativo guiado por ReAct
3-9	agentic-rag-for-user-memory	✅	Gestión del historial de conversaciones del usuario mediante Agentic RAG
3-10	contextual-retrieval	✅	Recuperación sensible al contexto de Anthropic generando resúmenes de prefijo para fragmentos
3-11	contextual-retrieval-for-user-memory	✅	Estructura de memoria de dos capas combinando JSON Cards avanzadas y RAG sensible al contexto
3-12	structured-knowledge-extraction	✅	Extracción de conocimiento estructurado en tres etapas: descubrimiento de factores, prototipos y recomendaciones

Tipos de Proyectos

Icono	Tipo	Significado
✅	Autónomo	Código completo en este repositorio, se ejecuta tras configurar la Clave API
📖	Guía de Reproducción	Documento detallado que depende de repositorios externos para realizar git clone
🚧	Documento de Diseño	Solo arquitectura/plan de implementación, el código ejecutable aún está en desarrollo