SearchCandy Labs

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Eslogan:Recuperación de documentos para agentes de IA

Actualizado:22 de octubre de 2026

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¿Qué es SearchCandy Labs?

Temporal Graph Memory (TGM) convierte tus documentos en un grafo de conocimiento y responde preguntas con pasajes exactos extraídos de ellos. El motor de recuperación no contiene ningún modelo de lenguaje generativo — los pasajes devueltos proceden de tus documentos. Cada cambio en un grafo se guarda como una versión, por lo que las respuestas siguen siendo auditables aunque los documentos cambien.

Cómo usar SearchCandy Labs?

1. Reserva una llamada de 30 minutos para configurar el acceso piloto. 2. Recibe por correo un enlace de acceso sin contraseña y abre la consola. 3. En el primer acceso, copia tu clave API (se muestra una sola vez) y define la variable de entorno SEARCHCANDY_API_KEY. 4. Envía documentos a través de la API y formula preguntas en lenguaje natural para obtener pasajes citados.

SearchCandy Labs Características principales

Pasajes citados, no suposiciones

TGM devuelve el pasaje exacto de tus documentos que responde a una pregunta, indicando el archivo de origen. Si la respuesta no está en tus documentos, devuelve not_covered: true en lugar de inventarla.

Memoria de grafo temporal

Los documentos se convierten en un grafo de conocimiento; los pasajes se conectan únicamente mediante embeddings, de modo que el contexto relacionado se recupera en conjunto y no de forma aislada.

Versionado y auditable

Cada cambio en un grafo se guarda como una versión. Pregunta a la versión del mes pasado y obtén su respuesta exacta, lo que mantiene los resultados verificables en el tiempo.

Sin LLM generativo en la recuperación

El motor de recuperación usa solo embeddings. Los pasajes devueltos proceden de tus documentos, por lo que cada respuesta se basa en una fuente que puedes comprobar.

SearchCandy Labs Casos de uso

Dar a un agente de IA evidencias citables a partir de tus documentos

Mantener respuestas auditables para equipos que deben rastrear una respuesta hasta su fuente

Encontrar un pasaje preciso en todo el conjunto de documentos formulando una pregunta en lenguaje natural

Construir flujos de trabajo con recuperación aumentada sin un modelo generativo en el proceso

SearchCandy Labs Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona Temporal Graph Memory?

Envías documentos a través de la API. TGM los divide en pasajes y los conecta en un grafo únicamente mediante embeddings. Formulas una pregunta en lenguaje natural y recibes los pasajes exactos, cada uno con el nombre de su archivo de origen.

¿Qué pasa si la respuesta no está en mis documentos?

Recibes not_covered: true en lugar de una suposición. El motor de recuperación nunca inventa una respuesta; solo devuelve pasajes que realmente existen en tus archivos.

¿Cómo obtengo una clave API?

El acceso se configura para ti durante un piloto. Reserva una llamada y, tras la incorporación, recibirás un enlace de acceso. En el primer acceso, la consola muestra tu clave API una sola vez; guárdala, porque no se almacena y no puede volver a mostrarse.

¿Mis respuestas se pueden reproducir en el tiempo?

Sí. Cada cambio en un grafo se guarda como una versión. La misma pregunta a una versión anterior devuelve su respuesta exacta, por lo que los resultados siguen siendo auditables aunque los documentos cambien.

SearchCandy Labs Antecedentes del producto y enlaces oficiales

SearchCandy Labs Correo electrónico de soporte, contacto de atención al cliente, contacto para reembolsos, etc.

SearchCandy Labs Correo de soporte: hello@searchcandy-labs.com

Para más contacto, visita la página sobre nosotros(https://www.searchcandy-labs.com/docs)

SearchCandy Labs Información de la empresa

SearchCandy Labs Nombre de la empresa: SearchCandy Labs Inc.

SearchCandy Labs Tipo de desarrollador: company

Más sobre SearchCandy Labs, Visita la página sobre nosotros(https://www.searchcandy-labs.com/docs)

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