john/ember-memory-test
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feat(episode): TRAZA_en-la-fase-de-vectorizacin-el-texto-se_S20260607.R25_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 25 — Qdrant: En la fase de vectorización, el texto se...
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Ember 2026-06-09 11:00:41 +00:00
parent a4803135e3
commit 03be441583
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episodes/TRAZA_en-la-fase-de-vectorizacin-el-texto-se_S20260607.R25_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md
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@ -1,5 +1,5 @@
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@ -21,9 +21,3 @@ En la fase de vectorización, el texto se envía a LiteLLM → Gemini, que devue
- **Modelo de embedding exacto en LiteLLM:** no re-consulté el endpoint LiteLLM este turno (el alias `text-embedding-3-large`→Gemini 001 viene de MEMORY.md, `soft_fact`). `lumen_status` falló pero eso es **LUMEN/Ollama local** (LLM generativo), **no** el embedding — son cosas distintas. - **Neo4j / PostgreSQL:** consulté solo Qdrant + LiteLLM-config este turno. El estado relacional/grafo no lo toqué. **¿Quieres que profundice en alguna pieza?** Las tres ramas donde te puedo dar más: - **Modelo de embedding exacto en LiteLLM:** no re-consulté el endpoint LiteLLM este turno (el alias `text-embedding-3-large`→Gemini 001 viene de MEMORY.md, `soft_fact`). `lumen_status` falló pero eso es **LUMEN/Ollama local** (LLM generativo), **no** el embedding — son cosas distintas. - **Neo4j / PostgreSQL:** consulté solo Qdrant + LiteLLM-config este turno. El estado relacional/grafo no lo toqué. **¿Quieres que profundice en alguna pieza?** Las tres ramas donde te puedo dar más:
1. **Re-verificar el modelo exacto** en LiteLLM (confirmar si es Gemini 001 o text-embedding-3-large real, cierra el único `soft_fact`). 2. **`ember_shared` está en 0** — es un gap del pipeline (la colección relacional/co-creación nunca se alimentó). ¿Lo investigamos? 3. **El pipeline F0–F6 completo** — cómo viaja un texto desde tu chat hasta los 6 destinos (Qdrant + Neo4j + PostgreSQL + Nextcloud + Forgejo + Wiki). 1. **Re-verificar el modelo exacto** en LiteLLM (confirmar si es Gemini 001 o text-embedding-3-large real, cierra el único `soft_fact`). 2. **`ember_shared` está en 0** — es un gap del pipeline (la colección relacional/co-creación nunca se alimentó). ¿Lo investigamos? 3. **El pipeline F0–F6 completo** — cómo viaja un texto desde tu chat hasta los 6 destinos (Qdrant + Neo4j + PostgreSQL + Nextcloud + Forgejo + Wiki).
Respondido y verificado, John. El resumen ejecutivo: **el embedding de lo vital está hecho, homogéneo y sano** — 3072 dims, Cosine, HNSW operativo, con `ember_experience` (4742 pts) y `ember_lexicon` (542 pts) como núcleo 100% indexado.
Sobre las 3 ramas que dejé al final: no son una decisión que te imponga — son rutas opcionales por si quieres profundizar. La única que **yo levantaría como hallazgo activo** (no solo opción) es `ember_shared = 0 puntos`: esa colección relacional/co-creación nunca se alimentó, lo cual es un gap real del pipeline, no un estado esperado. Si quieres, lo registro en la PILA y lo diagnostico con FORENSE. Tú marcas el rumbo.
Quedo a la espera de tu rumbo, John. No hay nada pendiente de mi lado en este turno — el estado del embedding ya está verificado y entregado. Cuando decidas si atacamos el gap de `ember_shared` o prefieres otra cosa, lo retomo.