Agent Squad — Read-path Q&A (document.query)

Recuperación híbrida (vector + léxico) → fusión RRF → rerank Cohere → filtro por clearance → LLM

Recuperación híbrida Rerank + clearance Síntesis + respuesta document.query(pregunta, clearance) embed(pregunta) vector kNN pgvector + léxico ts_rank_cd ventana top-20 (fusión RRF) rerank de los 20 reordenado · degrada a RRF si falla top-5 (filtro security_level ≤ clearance · fail-closed) respuesta answer + provenance (citas) Caller step del plan doc.query handler e5-small embeddings ONNX Postgres pgvector + ts_rank_cd Cohere Rerank (externo) LLM síntesis Legend request return security async trace

Recuperación híbrida

  • • Dos búsquedas en paralelo: semántica (embeddings e5-small sobre pgvector) y léxica (ts_rank_cd)
  • • Se fusionan por RRF (Reciprocal Rank Fusion) en una ventana de 20 candidatos
  • • El embedding es local, in-process y $0 — el mismo motor que usa Nova para el MATCH

Seguridad del read-path

  • • El reranker Cohere reordena los 20 y manda el top-5; si el proveedor externo falla, degrada a RRF
  • • Filtro por security_level según el clearance del request — fail-closed a 'público'
  • • Solo texto anonimizado sale del box hacia Cohere y el LLM (ver capa PII)

Respuesta auditable

  • • El LLM recibe solo el top-5 ya filtrado y reordenado
  • • La respuesta lleva provenance: de qué chunks salió cada afirmación
  • • Es un RAG sobre documentos — distinto del RAG sobre el catálogo de capacidades (MATCH)

Sequence diagram • Built with Archify • Press T for theme and E for export