Sentinel

KB Indexer

Indexa tu knowledge base (docs, transcripts, FAQs) en un vector store con namespace aislado por workspace. Habilita memoria semántica para los otros agents.

Qué hace

Mira un set de fuentes (Google Drive folder, Notion DB, PDFs subidos manualmente, transcripts de WhatsApp/conversations) y los chunkea + embeddea en pgvector con namespace exclusivo por workspace. Los otros sub-agents consultan esa KB cuando necesitan contexto del cliente.

Cuándo activarlo

  • Tenés FAQ, scripts de venta o docs internos que querés que los agents conozcan.
  • Querés que Lead Triage entienda jerga de tu vertical.
  • Vas a usar el assistant en /chat y necesitás respuestas grounded en tus docs.

Fuentes soportadas

  • Google Drive folder (OAuth Drive readonly).
  • Notion database (Notion OAuth + filtros por property).
  • Upload manual: PDF, DOCX, MD, TXT (≤50 MB por file).
  • Conversaciones Hivium / WhatsApp (opt-in por workspace).

Ejemplo de uso

Indexás 3 fuentes:
  - "Pricing 2026 v3.pdf"  (Drive)
  - Notion DB "FAQ clientes"
  - Carpeta "Sales scripts" (12 docs)

Después en /chat preguntás:
  "¿Cuál es el precio del plan Multi-office y qué incluye?"

Respuesta del assistant (grounded):
  "Según Pricing 2026 v3 (sec. 4), el plan Multi-office es $499/mes
   e incluye: hasta 4 sub-accounts Hivium, 50k leads/mes…"
  Sources: [Pricing 2026 v3.pdf · pág 7]

Config options

  • Re-index frequency: realtime (webhook), diaria, semanal.
  • Chunk size: default 800 tokens, override por fuente.
  • Embeddings model: por defecto text-embedding-3-small (OpenAI); upgradeable a 3-large.
  • Privacy mask: redacta PII antes de embeddear (recomendado on).

Limits

  • Plan Solo: 1 GB de fuentes, hasta 10k chunks.
  • Plan Firm+: 10 GB, 100k chunks.
  • Plan Multi-office: ilimitado, charged-back según uso.
  • Docs > 50 MB necesitan split previo.

Costo (LLM + embeddings)

Embeddings: ~$0.02 USD por 1M tokens (3-small). Una KB de 100 docs ≈ 1M tokens ≈ $0.02 una sola vez + re-index incremental. Reads en consultas son gratis (vector search local).