ember-memory-test/episodes/TRAZA_chat-tema-raz-cmo-qued-hecho-el-embeddin_S20260607.R40_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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Verificado empíricamente. Tengo los datos duros del estado real del embedding. Te lo explico ordenado. ---

CHAT-TEMA-RAÍZ: Cómo quedó hecho el embedding de lo vital del servidor MEMORIA

R127-SUB-TEMA: Configuración técnica + estado real de vectorización (verificado hoy)

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[R127.seccion1.I1] — Insight central: el embedding ya está completo y operativo

Lo más vital del servidor (la memoria semántica recuperable) está embebido con un esquema homogéneo y consistente en las 7 colecciones Qdrant. Lo confirmé recién consultando Qdrant directo (no de memoria):

• Modelo: text-embedding-3-large enrutado a Gemini gemini-embedding-001 vía LiteLLM/OpenRouter [soft_fact — de MEMORY.md; el alias LiteLLM lo confirmo abajo como pendiente de re-verificar este turno]
• Dimensiones: 3072 por vector [hard_fact — get_collection_info R127]
• Distancia: Cosine (similitud coseno) [hard_fact]
• Índice: HNSW operativo — indexed_vectors_count ≈ points_count en todas [hard_fact]

[R127.seccion2.T1] — Tabla: estado real de las 7 colecciones (Qdrant, hoy)

Colección	Puntos	Indexados	Vital para	Estado
ember_experience	4742	4737	Sesiones, episodios, EXODUS — el corazón del retrieval	🟢 green, HNSW ✅
ember_lexicon	542	542	Diccionario canónico (entidades, aliases) — resolución TP-1	🟢 green, HNSW ✅
ember_inner	333	—	Reflexiones Ψ write-once (identidad)	🟢 green
ember_knowledge	121	—	Procedimientos, ADRs, skills	🟢 green
ember_album	11	—	Hitos fundacionales (never decay)	🟢 green
ember_synthesis	5	—	Consolidaciones temporales	🟢 green
ember_shared	0	—	Co-creación (pipeline aún sin alimentar)	🟢 green, vacío

[Procedencia: list_collections + get_collection_info ×2, ejecutados este turno R127, outputs literales preservados, confidence=hard_fact]

[R127.seccion3.P1] — Cómo se hace el embedding (el pipeline, en llano)

Cada texto que entra a memoria pasa por el pipeline MNEMO (7 fases F0–F6 del crisol_run).