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A navigable context layer for coding agents
Redis explica cómo rediseñó la recuperación de documentación para agentes de programación: separó páginas, fragmentos de evidencia y referencias de comandos, y los conectó mediante identificadores de página estables. En una evaluación de 62 preguntas, el nuevo modelo elevó el nDCG@5 general de 0,449 a 0,619 y el recall@5 de 0,610 a 0,743, pero también aumentó la latencia mediana de 6,768 a 10,481 segundos y el número de llamadas a herramientas. Los resultados respaldan el diseño de rutas de recuperación según la intención de cada consulta y la evaluación independiente de la evidencia y de la respuesta final; el siguiente reto es hacer esa navegación más eficiente.
How splitting Redis docs into pages, chunks, and commands linked by stable IDs raised agent retrieval nDCG@5 from 0.449 to 0.619, and what it cost in latency.