Ingeniería
Cómo está construido Freedam
Artículos técnicos en profundidad del equipo que construye Freedam: cómo funcionan la recuperación, la clasificación y la exhaustividad, con los parámetros, los modos de fallo y las mediciones que decidieron cada elección.
La serie sobre la búsqueda7 partesunos 158 min en total
Parte 1 · Empieza aquí
Qué hace falta de verdad para construir una buena búsqueda de imágenes
Lo que aprendimos al construir una búsqueda de imágenes con palabras clave, embeddings y PostgreSQL, y las partes que pesaron más que el ranking.
Parte 2
Cómo construimos la búsqueda de imágenes en PostgreSQL
Una pila de búsqueda de imágenes en producción: pg_textsearch para BM25, pgvector para HNSW y reciprocal rank fusion en una sola base PostgreSQL.
26 min de lectura
Parte 3
Encontrar dos veces la misma imagen
Cómo freedam combina hash DCT, búsqueda multi-index y verificación vectorial para hallar copias recodificadas, redimensionadas o recortadas.
6 min de lectura
Parte 4
Buscar en una biblioteca en veinte idiomas
Cómo freedam mantiene alineados idioma, configuración de texto, índices parciales y alternativas entre veinte stemmers de PostgreSQL.
28 min de lectura
Parte 5
Medir una búsqueda que nadie creía rota
Cómo un panel de sesenta casos de relevancia destapó quince fallos de búsqueda, corrigió un diagnóstico verosímil y reveló huecos en su propia cobertura.
29 min de lectura
Parte 6
Un rostro no es un nombre
Cómo freedam separa la detección de rostros de la identidad, guarda embeddings ArcFace en pgvector y mide el umbral de la coincidencia automática.
18 min de lectura
Parte 7
El chat que nunca ve tu biblioteca
Cómo freedam usa un modelo de lenguaje para producir un árbol de filtros validado mientras PostgreSQL se encarga de la recuperación, los permisos y los totales.
23 min de lectura