Abstracción de recuperación
Enrutamiento de consultas, léxico vs embeddings y mapeo de intención a API.
Complemento de The OpenRouter for Search. Una capa de aceleración se sitúa delante de Algolia, Typesense, Elastic o Meilisearch y decide cómo se reescribe una consulta, qué recuperador se ejecuta y qué superficie de API responde.
Enrutamiento de consultas
Enrutar no es «elegir un proveedor». Es clasificar la solicitud, reescribirla y enviarla al índice y al recuperador que pueden responderla. El cliente siempre llama a SuggestAPI; el backend puede cambiar sin una nueva integración.
Clasificar
¿Qué intenta hacer esta consulta?
Typeahead de prefijo, marca navegacional, filtro de atributos, comparación o una solicitud completa de información. Esa etiqueta elige la familia de endpoints: autocompletado, consulta, comparación o recomendación.
Reescribir
Corrige, amplía y registra ambas formas
La corrección ortográfica y la expansión de sinónimos ocurren en el edge antes de la búsqueda en el origen. Las respuestas conservan original_query y corrected_query para que los agentes puedan mostrar qué buscaron.
Despachar
Adaptador + caché + fallback
El enrutamiento por índice selecciona Algolia, Typesense, Elastic, Meilisearch o un índice de SuggestAPI. Los aciertos de caché nunca tocan el origen. El failover es una regla de enrutamiento, no una tormenta de reintentos del cliente.
Recuperación léxica vs embeddings
La búsqueda de comercio electrónico necesita ambas. La coincidencia léxica protege SKU, GTIN y atributos exactos. Los embeddings recuperan paráfrasis y el lenguaje desordenado de los agentes. El ranking híbrido es el valor predeterminado, no un extra de investigación.
| Señal | Léxico / palabras clave | Embeddings / semántico | Cuándo usarlo |
|---|---|---|---|
| SKU, GTIN, número de modelo | Coincidencia exacta y por prefijo | Débil; los ID no son lenguaje | El agente pegó un identificador |
| «botas de senderismo impermeables talla 11» | Tokens + filtros (talla, impermeable) | Paráfrasis («zapatilla gore-tex de trail») | Híbrido: filtros del léxico, recall de los vectores |
| Errores tipográficos y prefijos | Typeahead, n-gramas, tolerancia a errores | Lento y ruidoso con prefijos cortos | El autocompletado sigue siendo léxico primero |
| Latencia | Milisegundos en el edge | Mayor salvo que haya caché | Cachea los resultados semánticos; no generes embeddings en cada pulsación |
Mapeo de intención a API
Los agentes no deberían enviar cada frase a un único cuadro de búsqueda. Asigna la intención a la superficie que devuelve la forma correcta: sugerencias, resultados, comparaciones o una transferencia al checkout.
| Intención del usuario / agente | Superficie de API | Por qué |
|---|---|---|
| Escribir «bo…» en una barra de búsqueda | GET /v1/autocomplete | Sugerencias por prefijo, con errores y merchandising, no una página de resultados completa |
| «Encuentra botas de senderismo impermeables por menos de 200 $» | POST /query o POST /v1/agent/search | Recuperación completa con filtros, reescritura y productos clasificados |
| «¿Cuál de estas dos chaquetas es más ligera?» | POST /v1/agent/compare | Diferencia estructurada de atributos, no una nueva búsqueda por palabras clave |
| «Más como este SKU» | POST /v1/agent/recommend | Recuperación de artículo a artículo, no una consulta parafraseada |
| «Añádelo a mi carrito» | URL de transferencia desde el payload de búsqueda/comparación | El checkout permanece en el comercio; SuggestAPI no procesa pagos |
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Ensayo
The OpenRouter for Search
Por qué la recuperación necesita una capa de abstracción: una API para enrutar, normalizar y acelerar la búsqueda.
Agentes
Búsqueda más intención
Por qué los agentes fallan cuando recuperan sin clasificar por intención.
Entendimiento
Consulta, usuario y dominio
Las tres dimensiones de la intención detrás de la reescritura y el ranking.
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