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# Comprender los modelos de IA utilizados por Vincent

Conoce los modelos fundacionales de Vincent. Nuestra base de conocimiento jurídica RAG está diseñada para aprovechar lo mejor de OpenAI, Anthropic y otros para la investigación jurídica.

### Resumen

Esta guía ofrece una visión transparente de la tecnología y la seguridad detrás de Vincent AI. Conozca nuestra arquitectura de modelo agnóstica (que utiliza OpenAI, Google y Anthropic), nuestro marco RAG para prevenir alucinaciones y las estrictas políticas de gobernanza que garantizan que sus datos permanezcan confidenciales.

### Por qué esto es importante

El uso de IA generativa en un contexto legal requiere un estándar de confianza más alto. Vincent se construye sobre una **arquitectura de modelo agnóstica**, lo que significa que no estamos vinculados a un solo proveedor. Esto nos permite ofrecerle los modelos con mejor rendimiento del mercado mientras los envolvemos en un marco seguro y de grado jurídico que prioriza la precisión, la confidencialidad y la no retención de datos.

### 1. Nuestra línea de modelos fundamentales

Vincent incorpora una variedad de grandes modelos de lenguaje (LLM) en diferentes etapas del proceso de preguntas y respuestas. Nuestro sistema selecciona de manera inteligente el mejor modelo para cada tarea específica. Nuestra alineación actualmente incluye modelos líderes de:

* **OpenAI:** Reconocida por sus poderosos y versátiles modelos GPT.
* **Google:** Aprovechando las capacidades avanzadas de su familia de modelos Gemini.
* **Anthropic:** Conocida por su enfoque en la seguridad de la IA y por producir modelos fiables y útiles como Claude.

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**Selección automática de modelos:** No necesita elegir un modelo manualmente. Nuestros modelos propietarios de recuperación primero encuentran las autoridades legales relevantes, y luego seleccionamos automáticamente el mejor modelo fundamental para la tarea específica, ya sea resumir un caso, redactar un argumento o analizar un contrato.
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### 2. Precisión: La arquitectura RAG

Nuestro objetivo principal es proporcionar respuestas en las que pueda confiar y minimizar el riesgo de "alucinaciones" (información inventada). Logramos esto a través de nuestra **Generación Aumentada por Recuperación (RAG)** arquitectura.

* **Fundamentar las respuestas en fuentes verificables:** Vincent no responde preguntas desde un modelo genérico de internet abierto. En su lugar, primero recupera documentos relevantes de la base de datos jurídica curada y autorizada de vLex. Luego se instruye al modelo de IA para que genere su respuesta **solo** basándose en estas fuentes verificadas.
* **Mitigar el sesgo:** Mitigamos el riesgo de sesgo obteniendo nuestros datos exclusivamente de fuentes primarias autorizadas, como tribunales y legislaturas, y de editoriales de reputación.

### 3. Seguridad del modelo y privacidad de los datos

Nos aseguramos de que sus interacciones con nuestros modelos de IA sean siempre privadas y seguras.

* **Proveedores confiables y verificados:** Solo integramos modelos fundamentales de vanguardia de proveedores líderes en la industria que cumplen con nuestros estándares de seguridad.
* **Retención cero de datos (ZDR):** Contamos con estrictos acuerdos contractuales con nuestros proveedores de modelos de IA que imponen una **"política de retención cero de datos"** Esto significa que sus datos (prompts y documentos) son **nunca utilizados para entrenar sus modelos** y no son almacenados por ellos por más tiempo del necesario para procesar su solicitud.

#### 4. Gobernanza y gestión de riesgos

Tenemos un proceso formal para gestionar los riesgos asociados con la IA y para mejorar continuamente nuestros sistemas.

* **Pruebas continuas:** Antes de desplegar cualquier nuevo modelo o función, realizamos pruebas exhaustivas para garantizar su precisión, fiabilidad y seguridad.
* **Bucle de retroalimentación del usuario:** Vincent incluye un mecanismo de retroalimentación integrado que le permite reportar cualquier inquietud o error. Esta retroalimentación es revisada por nuestro equipo y es una parte crítica de nuestro monitoreo continuo de calidad.

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**Nuestro compromiso con la transparencia:** Para obtener documentación más detallada sobre nuestras políticas, visite nuestro [Centro de Confianza vLex](https://trust.vlex.com/).
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### Mejores prácticas y consejos profesionales

* **Confíe pero verifique:** Use siempre las funciones de verificación integradas en Vincent. Pase el cursor sobre el texto resaltado en azul en una respuesta para ver la cita exacta de la fuente y haga clic en los enlaces del panel "Autoridades legales" para revisar el documento completo.
* **Concéntrese en el resultado:** Debido a nuestro enfoque agnóstico, no necesita preocuparse por qué modelo específico se está ejecutando en segundo plano. Vincent optimiza automáticamente el mejor equilibrio entre calidad y velocidad para su consulta específica.

### Artículos relacionados

* [Comprender la protección de datos](/es-base-de-conocimiento-de-vlex-library/vincent-by-vlex/vincent/seguridad-privacidad-y-cumplimiento/comprender-la-proteccion-de-datos.md)
* [Su primer análisis: Formular una pregunta de investigación](/es-base-de-conocimiento-de-vlex-library/vincent-by-vlex/vincent/primeros-pasos-con-vincent/tu-primer-analisis-hacer-una-pregunta-de-investigacion.md)

**¿Cuál es su siguiente paso?**

| **¿Nuevo en Vincent?**                                                                                                                                                                                                     | **¿Ya es cliente de Vincent?**                                                                                                                                                         |
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