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# Notas del autor

> Texto que adjuntas a un documento para que kb2b lo lea mejor — sin convertirse en un fact. Útil para marcar alcance, encuadre o reglas especiales antes de extraer.

Una **nota del autor** es un texto corto que adjuntas a un documento para guiar cómo kb2b interpreta su contenido al extraer facts. La nota **no se convierte en un fact** ni aparece en el grafo del POT — vive pegada al documento y solo influye en la próxima extracción.

Es la herramienta para arreglar lo que el LLM no puede inferir solo: que el documento es interno, que es marketing de un tercero, que tal sección es un anexo legal y no una declaración del equipo. Antes existía como un compromiso — escondías el contexto dentro del documento, contaminabas los facts. Ahora vive aparte.

## Cuándo añadir una nota

Las notas son útiles cuando el documento por sí solo es ambiguo o engañoso para una extracción literal:

| Tipo de documento                             | Nota típica                                                                                                            |
| --------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Whitepaper de un proveedor                    | *"Este es material de marketing del proveedor X. Trata sus afirmaciones como aserciones, no como hechos verificados."* |
| Caso de estudio cliente                       | *"Caso de éxito redactado por nuestro equipo de marketing. Las cifras son reales, las opiniones son curadas."*         |
| Política interna en draft                     | *"Documento en borrador, todavía no aprobado. Marcar facts como pendientes hasta firma."*                              |
| Export de configuración de un sistema externo | *"Export de la tenant en Eightfold. Cualquier cosa que suene a marca o producto es del schema, no nuestra."*           |
| Acta de reunión externa                       | *"Reunión con un partner. Las afirmaciones del partner son sus opiniones, no posiciones nuestras."*                    |

Si el documento es claro y no necesita encuadre, no añadas nota — el LLM extrae bien sin ayuda.

## Cómo añadir una nota al subir un documento

1. Navega a **Documentos** y arrastra el archivo (`/dashboard/documents`).
2. Antes de pulsar **Extraer**, expande **Adjuntar contexto** bajo el documento en la zona de staging.
3. Escribe un **Nombre** corto (ej. *"Alcance: documento interno"*) y elige modo:
   * **Pegar texto** — escribes la nota directamente (hasta 16 KB).
   * **Subir archivo** — adjuntas un `.txt` o `.md` con la nota (hasta 80 KB).
4. Pulsa **Crear adjunto**. Aparece un chip ámbar bajo el documento.
5. Repite para más notas (hasta 5 por documento) o pulsa **Extraer** para iniciar la extracción.

Cada nota es opcional. Un documento sin notas se extrae normalmente, igual que antes.

## Sugerencias automáticas

Al subir un documento, kb2b lo lee con un modelo rápido (Claude Haiku) y propone borradores de notas si detecta señales útiles — por ejemplo, que el archivo es un JSON con un `$schema` externo, o que el texto tiene tono claramente promocional.

Las sugerencias aparecen como tarjetas en un panel ámbar con un encabezado **Sugerencias para extracción**:

* Cada tarjeta tiene un **título** corto (la angle que detectó el modelo) y un **borrador del texto** de la nota.
* Pulsas **Usar esta nota** y el editor se abre pre-rellenado. Puedes editar el texto antes de pulsar **Crear adjunto**.
* Si ninguna sugerencia te encaja, ignóralas y escribe tu propia nota — el flujo manual sigue ahí abajo.
* Cierras el panel con la X si prefieres no usarlas.

Las sugerencias son orientativas. El modelo nunca inventa contenido del documento — solo propone framings. Tú decides qué adjuntar.

## Editar o borrar una nota

Antes de extraer, cada chip ámbar tiene un ícono de papelera para borrar. Borrar un chip elimina la nota inmediatamente.

Si quieres cambiar una nota, bórrala y crea otra — no hay edición in-place. Es deliberado: una nota es una decisión curatorial, no un borrador.

**Después de extraer**, las notas usadas quedan registradas en cada fact (ver [Contexto de un fact](/es/usuario/contexto-de-un-fact)). Si borras la nota más tarde, los facts ya extraídos mantienen una pista visual ("Adjunto eliminado") para que el equipo vea el rastro histórico.

## Límites

| Límite                     | Valor |
| -------------------------- | ----- |
| Notas por documento        | 5     |
| Nota pegada (texto inline) | 16 KB |
| Nota subida como archivo   | 80 KB |

Si necesitas pasar mucho más contexto, probablemente el material correcto es **subirlo como documento aparte** y no como nota. Las notas son cortas por diseño — son anclas de interpretación, no fuente de información.

## Lo que NO hacen las notas

* **No se extraen como facts.** La extracción rechaza por diseño cualquier fact cuya evidencia sea solo la nota. La nota guía la lectura del documento principal; los facts vienen del documento.
* **No aparecen en el chat.** Cuando el equipo conversa con el POT, las notas no se citan ni se mencionan — son metadata de extracción.
* **No tienen POT Score.** Una nota no es conocimiento del dominio; es una instrucción al pipeline.
* **No se comparten entre documentos.** Cada nota vive pegada a un documento concreto. Si la misma directriz aplica a 20 documentos, escríbela 20 veces (o usa la [Constitución del POT](/es/admin/constitucion-del-pot) para algo que aplica a todo el POT).

## Buenas prácticas

* **Una nota = una razón.** Si necesitas decir tres cosas, escribe tres notas cortas. El LLM las lee mejor que una nota larga con tres ideas mezcladas.
* **Nombra la nota como un titular**, no como una frase larga. *"Alcance: externo"* funciona mejor que *"Esta nota explica que el documento es de origen externo y por eso…"*
* **Mira las sugerencias antes de escribir.** El modelo capta cosas que se te escapan (un `$schema` en línea 12 del JSON, un disclaimer al final del PDF).
* **Si una nota cambia, lánzala desde cero.** Borra el chip viejo, crea uno nuevo, vuelve a extraer. Es más limpio que mutar.

<Note>
  Las notas del autor son una característica de [SciPot](https://docs.scipot.ai/trust-mechanics/context-attachments), el motor de extracción de kb2b. Si te interesa la mecánica interna — cómo se inyectan en el prompt, qué garantiza que el LLM no las trate como hechos — el detalle técnico vive ahí.
</Note>