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- docs/panel.png y docs/demo.webm: el panel en funcionamiento (telemetria, reactor, catalogo de acciones y las metricas de rendimiento). - docs/rag.md: el metodo del RAG, el pipeline de enriquecimiento y los resultados medidos (hit@1 48->82%, hit@5 77->95%), incluido el resultado negativo de que un embedder transformer no compensa. El indice NO se publica: contiene los apuntes del usuario. - hud.js: datos de ejemplo de la seccion de rendimiento para el modo demo.
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# El RAG
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JARVIS responde desde los apuntes del usuario, no desde lo que el modelo
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recuerde. Para 668 herramientas de pentesting, recordar sería inventar. Este
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documento explica el método y los resultados; el índice en sí no se publica
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—contiene los apuntes, que son privados—, pero el código que lo construye sí
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(`nucleo/saber/`).
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## Cómo funciona
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Embeddings **estáticos** (`model2vec`, `potion-multilingual-128M`) sobre los
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fragmentos de los apuntes, con una **búsqueda híbrida**: similitud coseno más un
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bono por palabras exactas y por nombrar la herramienta. Los estáticos son
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rápidos —un vector por token, precalculado, sin red neuronal en la consulta— a
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cambio de ser más flojos en lo semántico; el bono por palabras compensa esa
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debilidad. No hace falta una base de datos vectorial: con unos miles de
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vectores, un producto escalar en `numpy` arranca antes y no añade dependencias.
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El RAG entra de **dos formas**:
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- **Pasivo**: en cada pregunta se le ponen delante al modelo los fragmentos más
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parecidos. Siempre dispara.
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- **Agéntico**: `buscar_en_apuntes` es una herramienta que el modelo invoca
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cuando lo decide, reformulando la consulta con sus palabras y buscando varias
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veces. Salva los casos donde el usuario dice una cosa y el apunte está escrito
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de otra.
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## El pipeline de enriquecimiento
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En `nucleo/saber/enriquece/`, cuatro fases, reanudable y no destructivo:
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```
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apuntes ──cosecha──> fragmentos ──sintetiza──> preguntas
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└───── reindexa ──────────┘
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│
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índice + vectores
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evalúa (hit@k) ──promociona SOLO si mejora
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```
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1. **Cosecha**: rescata la metodología que un indexado ingenuo se deja. En el
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caso real, de 72 notas de metodología escritas a mano, **0 estaban en el
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índice**: el filtro por nombre y por profundidad las descartaba. Un tope por
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herramienta evita que un repo a granel (una base de exploits con decenas de
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miles de ficheros) ahogue lo bueno.
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2. **Síntesis** — *indexación multi-representación*: por cada fragmento se
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generan las preguntas que responde, y **se embebe la pregunta, se devuelve el
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fragmento**. Así una consulta coloquial ("cómo saco una shell reversa") se
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compara pregunta-contra-pregunta, no contra un comando técnico en otro
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idioma. El modelo solo escribe preguntas, nunca reescribe comandos: si
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inventa una pregunta rara, esa entrada recupera peor y ya está.
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3. **Reindexa**: une todo, deduplica y calcula los vectores.
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4. **Evalúa**: mide la recuperación con un conjunto de preguntas de prueba
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(`enriquece/eval_set.jsonl`). Determinista, sin juez-LLM.
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## Resultados, medidos
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Rescatar la metodología y añadir los ganchos-pregunta, sobre el mismo conjunto
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de evaluación:
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| | antes | después |
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| hit@1 | 48 % | **82 %** |
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| hit@5 | 77 % | **95 %** |
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| similitud media | 0.689 | **0.802** |
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## Un resultado negativo, útil
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¿Y si se cambia el embedder estático por un transformer de verdad (e5, bge)?
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Medido: **no compensa**. `intfloat/multilingual-e5-base` empató con el estático
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(hit@1 86 %, hit@5 95 %), arreglando dos consultas y rompiendo otras dos, a
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cambio de 50-150 ms por consulta y una dependencia de `torch` en cada búsqueda.
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El trabajo de recuperación lo hace la búsqueda híbrida, no el embedder. Se
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reproduce con `enriquece/experimento_embedder.py`.
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## Por qué el índice no está en el repositorio
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`saber.jsonl` contiene el TEXTO de los apuntes indexados, con rutas y
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conocimiento personal; `diario.jsonl` es lo que se le dice al asistente. Son del
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usuario. El `.gitignore` los bloquea. Lo reproducible —el método, el código y la
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forma de medirlo— sí está; el corpus lo pone cada quien con sus notas.
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