kayetanaGlosario
Términos de IA, explicados de forma sencilla.
43 términos sobre modelos de lenguaje, privacidad y operación.
- Alucinación
- Una alucinación es una afirmación que suena convincente pero es falsa o inventada. Los modelos de lenguaje generan texto probable, no hechos verificados. Las citas de fuentes te ayudan a comprobar las respuestas.
- API
- Una API es una interfaz que permite que los programas se comuniquen entre sí. En lugar de hacer clic en un navegador, tu aplicación envía solicitudes y recibe respuestas. kayetana ofrece una REST API en /v2.
- API key
- Una API key es una clave secreta con la que una aplicación se identifica ante una API. Quien tenga la clave puede hacer solicitudes, así que guárdala bien. En kayetana, cada clave tiene su propio límite mensual.
- Cita
- Una cita muestra de qué documento procede una afirmación. Así puedes comprobar cualquier respuesta por tu cuenta. kayetana añade números en superíndice en cada frase y una lista de fuentes debajo.
- Clasificación
- En la clasificación, la IA asigna un texto a una o varias categorías, por ejemplo para ordenar tickets por tema. Cada etiqueta lleva una puntuación de confianza. En kayetana puedes clasificar con ejemplos en la solicitud o con un clasificador que hayas entrenado.
- Confianza
- La confianza indica lo seguro que está un modelo de una asignación, normalmente como un valor entre 0 y 1. Los valores bajos son una señal para revisarla con más detalle. Al clasificar, kayetana muestra una puntuación de confianza por etiqueta.
- Contrato de encargo del tratamiento
- Un contrato de encargo del tratamiento se aplica cuando un proveedor externo trata datos personales por cuenta tuya. Según el RGPD, normalmente exige un contrato aparte. Si la IA se ejecuta internamente, los prompts ni siquiera llegan a un proveedor externo, aunque la evaluación jurídica sigue siendo tuya.
- Cuantización
- La cuantización guarda los números de un modelo con menor precisión. El modelo ocupa menos y necesita menos memoria, a menudo con una pérdida de calidad pequeña. Permite que modelos más grandes quepan en hardware corriente.
- Dataset
- Un dataset es una colección de datos de ejemplo, como textos con etiquetas o conversaciones de ejemplo. Se usa para embeddings, entrenamiento o pruebas. kayetana acepta datasets en CSV, JSONL, TXT, PDF o Word.
- Embedding
- Un embedding es un fragmento de texto convertido en una lista de números que recoge su significado. Los textos con significado parecido obtienen números parecidos. Es la base de la búsqueda semántica, el reranking y la clasificación.
- Fine-tuning
- El fine-tuning sigue entrenando un modelo existente con tus propios ejemplos para que se ajuste mejor a un estilo o una tarea. El conocimiento base se mantiene y el comportamiento se adapta. En kayetana, así ajustas un modelo de chat y obtienes tu propio modelo llamado “ft-name”.
- Function calling
- Con function calling, un modelo puede llamar a herramientas que tú defines, como una búsqueda o una consulta a una base de datos. El modelo devuelve el nombre y los argumentos, y tu aplicación ejecuta la llamada. kayetana admite herramientas en el chat.
- IA en la nube
- Con la IA en la nube, los modelos se ejecutan en el centro de datos de un proveedor. Tus entradas viajan hasta allí por internet. No necesitas hardware propio, pero tus datos salen de la empresa.
- Inferencia
- La inferencia es el uso de un modelo ya terminado: le das una entrada y calcula una respuesta. El entrenamiento ocurre antes; la inferencia, en cada solicitud. Con kayetana, la inferencia se ejecuta en tu propio Mac Studio.
- LoRA
- LoRA es un método ligero de fine-tuning. En lugar de modificar todo el modelo, entrena solo pequeños pesos adicionales. Necesita menos memoria y cómputo, y kayetana usa LoRA para el fine-tuning de qwen3:4b-instruct.
- Max tokens
- Max tokens limita la longitud máxima de la respuesta de un modelo. Al alcanzar el límite, la respuesta se corta. Así las respuestas se mantienen breves y el tiempo de cómputo bajo control.
- Modelo de lenguaje (LLM)
- Un gran modelo de lenguaje es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto que puede entender y escribir texto. Predice, token a token, qué es lo más probable que venga después. El chat, los resúmenes y las respuestas a partir de documentos se basan en él.
- Modelo open-weight
- En un modelo open-weight, los pesos entrenados están disponibles libremente. Puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propio hardware. Todos los modelos incluidos en kayetana tienen licencia abierta (Apache 2.0 o MIT).
- Modo JSON
- En el modo JSON, un modelo responde en JSON válido en lugar de texto libre. Así un programa puede procesar la respuesta directamente. En el Playground de kayetana activas el modo JSON en cada solicitud.
- Multimodal
- Un modelo multimodal maneja algo más que texto, por ejemplo también imágenes. Puedes enviar una foto y hacer preguntas sobre ella. En kayetana funciona con los modelos que admiten comprensión de imágenes.
- On-premises
- On-premises significa que el software se ejecuta en tu propio hardware y en tus propias instalaciones, no en la nube. Mantienes el control sobre la máquina y los datos. kayetana funciona en un Mac Studio en tu propia oficina o red.
- OpenID Connect (OIDC)
- OpenID Connect es un estándar abierto para iniciar sesión a través de un proveedor de identidad. La aplicación recibe un ID token firmado que confirma quién ha iniciado sesión. kayetana usa el authorization code flow con PKCE y verifica el ID token.
- Parámetros
- Los parámetros son los números aprendidos dentro de un modelo. Su cantidad, por ejemplo 4.000 o 20.000 millones, es una medida aproximada de tamaño y capacidad. Más parámetros requieren más memoria.
- Plazo de conservación
- Un plazo de conservación fija cuánto tiempo se guardan los datos antes de borrarse. Plazos más cortos implican menos datos almacenados. En kayetana eliges ilimitado, 7, 30, 90 o 365 días para los registros de uso y los datasets.
- Prompt
- El prompt es la entrada que le das a un modelo: una pregunta, una tarea o un texto. Cuanto más claro sea el prompt, mejor suele encajar la respuesta. kayetana nunca almacena prompts.
- RAG (retrieval-augmented generation)
- Con RAG, el modelo recibe pasajes relevantes de tus documentos y responde basándose en ellos. Así la respuesta se apoya en tus propios archivos y no solo en sus datos de entrenamiento. kayetana muestra de qué fuente procede cada frase.
- Rate limit
- Un rate limit limita cuánto se puede solicitar a través de una interfaz. Si se supera el límite, la API rechaza más solicitudes. kayetana fija un límite mensual por clave y, por encima de él, devuelve el estado 429.
- Razonamiento
- Con el razonamiento, un modelo resuelve pasos intermedios antes de responder. Ayuda en tareas complejas, pero tarda más. En kayetana activas o desactivas el razonamiento y defines un presupuesto.
- Rerank
- El reranking ordena una lista de documentos según su relevancia para una pregunta. Los más útiles quedan arriba. kayetana lo hace mediante similitud de embeddings con bge-m3.
- SAML
- SAML 2.0 es un estándar más antiguo y muy extendido para single sign-on, por ejemplo con ADFS. El proveedor de identidad envía una assertion que confirma quién ha iniciado sesión. kayetana exige una assertion firmada y solo acepta inicios de sesión que haya iniciado él mismo.
- Self-hosting
- Self-hosting significa gestionar un servicio por tu cuenta en lugar de usarlo a través de un proveedor. Tú decides dónde se ejecuta y quién tiene acceso. kayetana es una plataforma de IA self-hosted.
- Seudonimización
- La seudonimización sustituye los nombres y otros identificadores directos por códigos. Sin información adicional, ya no se puede identificar directamente a una persona. Reduce el riesgo, pero no sustituye una revisión cuidadosa.
- Similitud coseno
- La similitud coseno mide hasta qué punto dos vectores apuntan en la misma dirección. Un valor cercano a 1 indica un significado muy parecido. Así una búsqueda encuentra textos afines aunque usen palabras distintas.
- Single sign-on (SSO)
- Con single sign-on inicias sesión en varias aplicaciones con una cuenta corporativa central, en lugar de una contraseña distinta para cada una. Un proveedor de identidad como Microsoft Entra ID u Okta comprueba el inicio de sesión. En kayetana, los Owners configuran el SSO mediante OpenID Connect o SAML 2.0.
- Soberanía de datos
- La soberanía de datos consiste en decidir tú mismo dónde están tus datos y quién los procesa. Cuantos menos datos van a terceros, más control conservas. Con kayetana, los prompts y los documentos nunca salen de la empresa.
- Streaming
- Con el streaming, la respuesta llega por partes mientras el modelo sigue escribiendo. Ves el principio enseguida en lugar de esperar al final. kayetana transmite las respuestas del chat mediante server-sent events.
- System prompt
- El system prompt es una instrucción situada antes de la conversación propiamente dicha que define el comportamiento del modelo, como su rol, su tono o sus reglas. Se aplica a todos los mensajes siguientes. En el Playground de kayetana lo defines como instrucción de sistema.
- Temperatura
- La temperatura controla lo aleatoria que es la redacción de un modelo. Los valores bajos dan respuestas coherentes y factuales; los altos, más variedad. Puedes ajustarla en cada solicitud en el Playground.
- Token
- Un token es un fragmento de texto con el que trabaja un modelo de lenguaje, a menudo parte de una palabra o una palabra corta. Los modelos leen y escriben texto como una secuencia de tokens. En kayetana puedes dividir un texto en tokens y volver a unirlo en la página Tokens.
- Transcripción
- La transcripción convierte el lenguaje hablado en texto escrito. Las marcas de tiempo indican cuándo se dijo algo. kayetana transcribe grabaciones como MP3, M4A o WAV de hasta 100 MB.
- Vector
- Un vector es una lista ordenada de números. En IA, un vector suele representar el significado de un texto, es decir, su embedding. kayetana devuelve vectores en los formatos float, int8, uint8, binary y ubinary.
- Ventana de contexto
- La ventana de contexto es el número de tokens que un modelo puede tener en cuenta a la vez: instrucciones, historial, documentos y respuesta juntos. Lo que no cabe, el modelo no lo ve. kayetana muestra la longitud de contexto de cada modelo instalado.
- Whisper
- Whisper es un modelo abierto de reconocimiento de voz para transcribir en muchos idiomas. kayetana usa Whisper large-v3-turbo.