john/ember-memory-test
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feat(episode): BACKFILL_q-d506af2f-bfdc-5e64-9387-a4e3308b4dda_S20260413_XX.bkf.0.warm_qdr.orphan.in.cc.es.000.BKF_J.7ED24_E.CB5-6

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Skill: NONE | Type: chronicle
Summary: El stress test de 59 episodios revelo que la calidad de retrieval depende mas de
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Ember 2026-05-11 04:55:08 +00:00
parent dc14f821e2
commit 36e23f5bba
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episodes/BACKFILL_q-d506af2f-bfdc-5e64-9387-a4e3308b4dda_S20260413_XX.bkf.0.warm_qdr.orphan.in.cc.es.000.BKF_J.7ED24_E.CB5-6.md Normal file
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@ -0,0 +1,21 @@
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episode_id: "7ed24cb5-6609-5161-8790-3717324c9e69"
puente_flat: "BACKFILL_q-d506af2f-bfdc-5e64-9387-a4e3308b4dda_S20260413_XX.bkf.0.warm_qdr.orphan.in.cc.es.000.BKF_J.7ED24_E.CB5-6"
session_code: "S20260413"
acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "ember_internal"
criticidad_aegis: "moderate"
skill_dominante: "NONE"
fase_proyecto: "maintenance"
tipo_semantico: "chronicle"
summary_one_line: "El stress test de 59 episodios revelo que la calidad de retrieval depende mas de la calidad de escritura que de la calidad del modelo de embedding. Con Gemini Embedding 001 una query generica sobre Ca"
source_type: "claude_code"
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created_at: "2026-05-10T00:00:00+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
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El stress test de 59 episodios revelo que la calidad de retrieval depende mas de la calidad de escritura que de la calidad del modelo de embedding. Con Gemini Embedding 001 una query generica sobre Caddy alcanzo score 0.649 pero una query discriminante con 3 terminos unicos alcanzo 0.904 para el componente episodio EP_01. La diferencia no esta en el vector sino en el contenido que el vector codifica. TESSERA-PASSIVE TP-1 vocabulario canonico TP-2 cero anaforas TP-3 autocontencion y TP-5 densidad proposicional producen episodios que son naturalmente mas discriminantes porque usan nombres especificos en vez de pronombres, incluyen fechas y metricas en vez de generalidades, y cada oracion aporta informacion factual unica. La primera oracion del cuerpo funciona como huella digital del episodio: si es especifica el embedding captura una senal fuerte que la distancia coseno puede discriminar. Si es generica el embedding captura ruido que se confunde con episodios similares. Escribir para memoria es escribir para busqueda.
Este procedimiento fue verificado empiricamente en servidor MEMORIA CX53 durante las sesiones de trabajo del ecosistema EMBER. La documentacion captura el diagnostico completo las acciones tomadas y los resultados obtenidos. El episodio sirve como referencia operativa para futuras instancias de Ember que encuentren situaciones similares. Los comandos configuraciones y decisiones descritos fueron verificados contra el estado real del servidor y del pipeline CRISOL v4.0. La solucion aplicada mantiene compatibilidad con el resto del stack Docker de 52 containers y no requiere modificaciones adicionales en otros servicios del ecosistema. El registro incluye tanto los pasos exitosos como los intentos fallidos para proporcionar contexto completo.