{"id":8401,"date":"2026-10-08T09:07:59","date_gmt":"2026-10-08T07:07:59","guid":{"rendered":"https:\/\/helpdesk.kontainer.com\/article\/busqueda-semantica-para-dam\/"},"modified":"2026-10-08T09:07:59","modified_gmt":"2026-10-08T07:07:59","slug":"busqueda-semantica-para-dam","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/helpdesk.kontainer.com\/es\/article\/busqueda-semantica-para-dam\/","title":{"rendered":"B\u00fasqueda sem\u00e1ntica para DAM"},"content":{"rendered":"

M\u00f3dulo adicional (Beta)<\/strong><\/span><\/p>\n

La b\u00fasqueda sem\u00e1ntica permite a tus usuarios buscar en el DAM como describir\u00edan un archivo en voz alta. Una b\u00fasqueda como \u00abfotos de producto de bolsos de cuero sin personas\u00bb<\/em> devuelve archivos que coinciden con el significado<\/strong> de la consulta, y no solo con las letras que contiene.<\/p>\n

En Kontainer, la funci\u00f3n se llama DAM Search Agent<\/strong><\/em>. Actualmente est\u00e1 en Beta<\/strong> y la activa el equipo de Kontainer para cada cliente, as\u00ed que contacta con Customer Success<\/a> para que la activen en tu soluci\u00f3n.<\/p>\n

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C\u00f3mo funciona<\/h2>\n

Un modelo de embeddings lee cada archivo (la propia imagen, el texto de los documentos, los metadatos y los campos personalizados con b\u00fasqueda) e indexa lo que encuentra en un \u00edndice de b\u00fasqueda vectorial que pertenece \u00fanicamente a tu soluci\u00f3n<\/strong>. Un segundo modelo interpreta lo que ha escrito el usuario y dirige la consulta hacia una coincidencia sem\u00e1ntica, por palabras clave o por filtros.<\/p>\n

Como el \u00edndice se crea a partir de tus propios archivos, el agente rinde tanto como las indicaciones que le des. La configuraci\u00f3n de abajo es lo que convierte una b\u00fasqueda gen\u00e9rica con IA en una que entiende tu biblioteca.<\/p>\n

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Elige tu proveedor de IA<\/h2>\n

La b\u00fasqueda sem\u00e1ntica necesita un proveedor de IA, y tienes dos opciones:<\/p>\n