Por qué la IA necesita 3072 dimensiones para encontrar al candidato correcto

Frescura: filtrar por fecha &gt; 2024-01 — nunca traer JDs del Q3 que ya cerraron.
Fuente: separar source='JD' de source='CV' — un CV descartado no se cita en una búsqueda de roles.
Permisos: screenings con confidencial=true no van al RAG público. Las notas internas no llegan al chatbot del cliente.
Estado: filtrar por status='activo' evita que Claude sugiera roles ya cerrados o pausados.
Stack y seniority: con stack='backend' AND seniority='sr' el match es exacto al perfil que buscamos.
Idioma: idioma='bilingue' separa búsquedas para clientes que requieren inglés vs solo español.

Cada CV, JD, brief de búsqueda o nota de screening que escribís se convierte en un vector — una lista de 3072 números que es la "posición" del texto en un espacio donde todo lo que el equipo de Seeds escribió vive ordenado por significado. Veamos por qué la cantidad de dimensiones decide si Claude encuentra el match correcto o no.

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