# Base de Conocimiento - Knowledge Base (Scaffold de ejemplo)

Coloca aquí tus documentos en formato **Markdown (.md)** o **Texto plano (.txt)**.
Se prefieres pre-chunkizar, puedes usar archivos **JSONL** (una línea por chunk):

```jsonl
{"text": "Texto del chunk 1...", "source": "manual_usuario.pdf", "chunk_index": 0, "metadata": {"pagina": 12}}
{"text": "Texto del chunk 2...", "source": "manual_usuario.pdf", "chunk_index": 1, "metadata": {"pagina": 13}}
```

## Primera ejecución

1. Añade tus documentos a esta carpeta (subcarpetas permitidas).
2. Arranca la pipeline con la flag `--rag_enabled`.
3. Se generarán automáticamente:
   - `_index.npz` → matriz embeddings (numpy, persistente)
   - `_chunks.jsonl` → lista chunks con metadata

Para **reindexar** después de añadir documentos nuevos: usa `--rag_force_rebuild` o borra manualmente `_index.npz` y `_chunks.jsonl`.
