# INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI)
**Ref:** ain | **Num:** 148 | **Version:** 1.0

## Que es
Etiqueta para catalogar modelos fundacionales de IA: LLMs (Large Language Models), SLMs (Small Language Models), modelos de difusion y otras arquitecturas de IA generativa.

## Para que se usa
- Clasificar modelos de IA en el sistema HST
- Definir la estructura de datos que deben seguir los modelos
- Vincular items de tipo modelo mediante set_hst

## Jerarquia
```
ain (inteligencia artificial) - modelos fundacionales
 └── aia (agente de ia) - agentes autonomos
```

---

## Estructura jsonb_standard

Los modelos deben seguir el schema **model_v1** con 4 capas obligatorias + 1 opcional:

### L1_core - Identidad (Obligatorio)
| Campo | Tipo | Requerido | Valores |
|-------|------|-----------|---------|
| entity_type | string | Si | foundational_model (constante) |
| provider | string | Si | OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Meta, Mistral, OpenSource |
| family | string | Si | Nombre de familia (GPT, Claude, Llama, etc.) |
| architecture | string | Si | Transformer_Decoder, MoE, Diffusion, RNN, SSM, Hybrid |

### L2_specs - Especificaciones Tecnicas (Obligatorio)
| Campo | Tipo | Requerido | Descripcion |
|-------|------|-----------|-------------|
| context_window | integer | Si | Tamano de ventana en tokens |
| max_output_tokens | integer | No | Maximo tokens de salida |
| params_size | string | No | Tamano en billones (7B, 70B, 175B) |
| modalities | object | Si | {input: [], output: []} - text, image, audio, video, code |
| training_cutoff | string | No | Fecha de corte de entrenamiento |

### L3_access - Acceso y Costes (Obligatorio)
| Campo | Tipo | Requerido | Descripcion |
|-------|------|-----------|-------------|
| deployment_type | string | No | API_SaaS, Local_Weights, Hybrid |
| api_endpoint_standard | string | No | openai_compatible, anthropic, vertex, ollama, native |
| pricing | object | No | {input_price, output_price, cache_read_price} en USD/1M tokens |
| registry_url | string | No | URL a documentacion o HuggingFace |

### L4_capabilities - Capacidades (Opcional)
| Campo | Tipo | Requerido | Descripcion |
|-------|------|-----------|-------------|
| fine_tuning_type | string | No | base, instruct, chat, rlhf |
| strengths | array | No | coding, reasoning, creative_writing, math, etc. |
| system_prompt_support | boolean | No | Si soporta system prompt |
| function_calling | boolean | No | Si soporta tool use |

### L5_metadata - Metadata (Obligatorio)
| Campo | Tipo | Requerido | Descripcion |
|-------|------|-----------|-------------|
| version | string | Si | ID del modelo o snapshot |
| released_at | string | No | Fecha de lanzamiento |
| license | string | Si | proprietary, apache-2.0, mit, llama_community, cc-by-nc |

---

## Como usar

### 1. Crear item tipo modelo en tabla itm
```sql
INSERT INTO itm (ref, alias, name_es, set_hst, jsonb_data, ...)
VALUES (
  'ain',
  'model_claude_sonnet',
  'Claude Sonnet 4',
  '11c81c9cb05055d789e4bc68bcd01d272b6d58147a6f1d6b290e555dbda1f2be',
  '{ ... jsonb segun schema ... }',
  ...
);
```

### 2. Vincular a la etiqueta
Usar el MRF de esta etiqueta en el campo `set_hst`:
```
11c81c9cb05055d789e4bc68bcd01d272b6d58147a6f1d6b290e555dbda1f2be
```

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## Referencias
- Schema URL: https://hst.standard/schemas/model_v1.json
- Hijo: aia (agente de ia)
- MRF: 11c81c9cb05055d789e4bc68bcd01d272b6d58147a6f1d6b290e555dbda1f2be

*Actualizado: 2026-01-13*