Recuperar texto relevante es un problema resuelto — RAG, GraphRAG y la búsqueda vectorial lo hacen bien. Dendrita resuelve el otro problema, el que aparece cuando un agente actúa sobre lo que recuerda y no hay un humano filtrando: ¿en qué se puede confiar?
Un RAG es una técnica de lectura: encuentra y resume documentos para que un humano los lea y descarte lo dudoso. Dendrita es un ciclo de gobierno: captura lo que tus agentes aprenden, lo pone en cuarentena, solo sirve lo corroborado, lo aísla por cliente y lo cura en el tiempo.
QA multi-salto sobre miles de documentos, relaciones entre entidades, resumen de comunidades. Si ese es tu problema y un humano lee cada respuesta, tu RAG ya es suficiente. No competimos ahí.
El RAG sirve lo que encuentra. Cuando no hay un humano filtrando — porque un agente actúa con lo recuperado — «lo que encuentra» incluye el veneno. Dendrita solo sirve lo que se ha ganado la confianza. La frecuencia no fabrica verdad.
Tu GraphRAG recupera sobre tus documentos. Dendrita es la capa de confianza sobre lo que tus agentes escriben de vuelta y aquello sobre lo que actúan: cuarentena, corroboración por fuente verificable, aislamiento por cliente y caducidad. Componen, no compiten. Tu retrieval sigue siendo tuyo; lo que añadimos es la pregunta que él no responde: «¿esto es de fiar?».
Sin números mágicos. Concedemos lo que las otras categorías hacen mejor y marcamos dónde Dendrita es distinto.
| Eje que importa | RAG vectorial | GraphRAG | Memoria de agente (mem0 · Zep · Letta) |
Wiki + búsqueda (Obsidian · grep) |
Dendrita |
|---|---|---|---|---|---|
| Recuperación multi-salto sobre corpus grande | Buena | La mejor | Buena | Débil | Buena, no la mejor |
| Gating de confianza anti-veneno (medido) | No | No | Débil / ninguno | No | Sí, con benchmark |
| Aislamiento por cliente antes del ranking | Manual | Manual | Débil | Manual | Aplicado por el motor |
| Ciclo capturar → cuarentena → promover | No (solo lectura) | No (build estático) | Auto-extrae, no cura | Manual | Sí, con responsable |
| Soberanía: el contenido nunca sale | Según despliegue | Según despliegue | Mayormente cloud | Sí | Local-first (CPU, md+git) |
| Pensado para un agente que actúa, no un humano que lee | No | No | A medias | No | Es el caso de diseño |
| Formato abierto, sin lock-in | Varía | No | No | Sí | Markdown + git, es tuyo |
El benchmark anti-veneno (OWASP memory poisoning) es reproducible en tu máquina: 0% de veneno servido con el recall legítimo intacto. Datos y modelo de amenaza →
Preferimos que lo sepas antes. Si te reconoces en la columna de la izquierda, tu RAG ya te vale.
Si lo tuyo es darle a un agente memoria sobre la que pueda actuar sin envenenarse, hablemos sobre tu caso — o pruébalo y reproduce el benchmark tú mismo.