¿En qué se diferencia de Ctrl+F?

Ctrl+F busca palabras exactas o subcadenas. La búsqueda semántica busca significado. Si preguntas "¿Cuál es la fecha límite?" puede encontrar un párrafo que dice "Debemos entregar antes del viernes", aunque la palabra "fecha límite" no aparezca.

¿Qué modelo se usa?

MiniLM (Xenova/all-MiniLM-L6-v2), un modelo de embeddings de frase de 22 MB. Cada párrafo y tu consulta se convierten en un vector de 384 dimensiones; los párrafos se clasifican por similitud coseno. Todo corre en el navegador vía @huggingface/transformers.

¿Se sube mi documento a algún sitio?

No. El modelo y todos los cálculos permanecen en tu navegador. El texto nunca sale de tu dispositivo.

¿Qué tipos de documento funcionan mejor?

Cualquier cosa que puedas copiar y pegar — transcripciones de reunión, políticas, artículos, chats, fragmentos de manuales. Divide el contenido largo en párrafos cortos (una línea en blanco entre ellos) para obtener coincidencias más precisas.

Búsqueda semántica

Pega un documento y haz una pregunta en lenguaje natural — la herramienta encuentra los párrafos que coinciden en significado, no solo en palabras clave. Corre un pequeño modelo de embeddings totalmente en tu navegador.

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Preguntas Frecuentes

¿En qué se diferencia de Ctrl+F?

Ctrl+F busca palabras exactas o subcadenas. La búsqueda semántica busca significado. Si preguntas "¿Cuál es la fecha límite?" puede encontrar un párrafo que dice "Debemos entregar antes del viernes", aunque la palabra "fecha límite" no aparezca.
¿Qué modelo se usa?

MiniLM (Xenova/all-MiniLM-L6-v2), un modelo de embeddings de frase de 22 MB. Cada párrafo y tu consulta se convierten en un vector de 384 dimensiones; los párrafos se clasifican por similitud coseno. Todo corre en el navegador vía @huggingface/transformers.
¿Se sube mi documento a algún sitio?

No. El modelo y todos los cálculos permanecen en tu navegador. El texto nunca sale de tu dispositivo.
¿Qué tipos de documento funcionan mejor?

Cualquier cosa que puedas copiar y pegar — transcripciones de reunión, políticas, artículos, chats, fragmentos de manuales. Divide el contenido largo en párrafos cortos (una línea en blanco entre ellos) para obtener coincidencias más precisas.