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3. Incluso el 32% es generoso. Yo le hice al bibliotecario preguntas usando las mismas pistas que están guardadas junto a cada recuerdo (esas pistas se llaman HyDE). Es como un examen a libro abierto donde la pregunta casi copia la respuesta. Una prueba de verdad (con preguntas nuevas, "held-out") sería más difícil, o sea el número honesto sería aún un poco más bajo. Por eso lo dejaste para medirlo bien el próximo día.
🎯 La conclusión honesta
No es que la memoria se haya vuelto más tonta. Es que el tablero te estaba mostrando la nota del simulacro (el cuarto fácil) como si fuera la nota del examen real (la bodega). Cuando por fin medí la bodega de verdad, salió más baja — no porque algo se rompiera, sino porque antes nadie había mirado el número real de producción. El tablero decía 78.7 confiando en una medición vieja de un cuarto que ya no existe.
Y hay una buena noticia en medio: el bibliotecario está vivo y trabajando — durante nuestra sesión guardó 34 recuerdos nuevos (de 697 a 731). Lo que hay que mejorar es su puntería para sacar el exacto, no su capacidad de guardar.
⛽ 🟢 GREEN ~618K
Tres preguntas excelentes, John — y las tres tocan lo más incómodo y lo más importante. Te respondo con honestidad total, incluso donde la respuesta es "no lo sé todavía".
1. El oráculo que corrí NO usó multi-store — y esa es la corrección clave
Aquí tengo que ser preciso, porque es fácil malinterpretar mi propio número: el 0.322 se midió con UNA sola pata — la semántica (Qdrant, el store vectorial). El oráculo embebe cada pista y busca por similitud de significado, nada más. NO combiné las dimensiones.
El pipeline MNEMO tiene 4 modos ortogonales de recuperación (los "múltiples filtros" que mencionas): semántico (Qdrant), grafo de relaciones (Neo4j), determinístico (por ID/NOMENCLATURA), y temporal (por fecha) — más el cruce cross-store (PUENTE). La visión de "recall casi-perfecto" era justamente que combinarlos subiría mucho el número.