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# Crea un archivo con búsqueda

Combina transcripciones, búsqueda con IA, reconocimiento facial, filtros y vistas guardadas para que cualquiera pueda encontrar cualquier toma en segundos.

**Resultado:** una biblioteca donde puedes encontrar metraje por lo que contiene ("toma con dron de un bosque en otoño"), por lo que se dijo ("baloncesto"), por quién aparece en él y por tus propios campos, y donde las búsquedas que tu equipo realiza cada semana se guardan como vistas.

**Para quién es:** archiveros, bibliotecarios y equipos con años de metraje difícil de encontrar.

**Tiempo:** unas dos horas de configuración. Indexar una biblioteca grande tarda más y se ejecuta en segundo plano.

## Antes de empezar

* Introduce tus medios en Shade. Ver [Migra desde Dropbox o Google Drive](/guides/guides-es/configuracion-y-migracion/migra-desde-dropbox-o-google-drive.md) o [Migración masiva de datos a Shade mediante Rclone](/guides/guides-es/configuracion-y-migracion/migracion-masiva-de-datos-a-shade-mediante-rclone.md).
* Decide qué no debería poder buscarse, como material de RR. HH., volcados brutos de tarjetas o cachés de renderizado.

## Pasos

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### Mantén el ruido fuera del índice

Haz clic derecho en las carpetas que no deberían aparecer en la búsqueda de IA y elige **Excluir carpeta de IA**. Para comprobarlo o deshacerlo después, abre el menú de la unidad en la barra lateral y elige **Ver carpetas excluidas de IA**. Las caras en las carpetas excluidas tampoco se detectan.
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### Deja que la transcripción haga el registro

Shade transcribe automáticamente el vídeo y el audio que contienen habla, con códigos de tiempo y etiquetas de hablante. Añade los nombres, marcas y jerga que Shade escucha mal al **Diccionario** (en el **Opciones de transcripción** menú de cualquier transcripción), para que las siguientes transcripciones las acierten.

Para encontrar una palabra hablada en toda la unidad, búscala entre comillas, por ejemplo `"baloncesto"`.
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### Enséñale a Shade a las personas que importan

En **Personas**, crea perfiles para las personas que más busca tu equipo, con dos o tres fotos claras de cada una. Luego puedes buscar a una persona haciendo algo, por ejemplo `JJ lanzando un balón de fútbol`. Consulta [Reconocimiento facial](https://academy.shade.inc/ai-tools/facial-recognition).
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### Añade algunos campos que la IA pueda rellenar

Añade campos rellenados por IA para las cosas por las que filtra tu equipo, como tipo de toma, tipo de ubicación y etiquetas. Ver [Diseña un esquema de metadatos que escale](/guides/guides-es/objetos-personalizados-y-metadatos/disena-un-esquema-de-metadatos-que-escale.md).
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### Enséñale a tu equipo a buscar en frases

Pulsa `Cmd/Ctrl + K` para buscar en la unidad, o `Cmd/Ctrl + F` para buscar en la carpeta actual. Describe la toma en lugar de enumerar palabras clave:

* Haz esto: `metraje de dron de un bosque en otoño en una montaña`
* No hagas esto: `bosque, árboles, dron`

Luego acota los resultados por tipo de recurso y haz clic derecho en un buen resultado y elige **Encontrar recursos similares** para encontrar más como ese. Ver [Mejores prácticas de búsqueda con IA](https://academy.shade.inc/ai-tools/ai-search-best-practices).
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### Guarda las búsquedas que repites

Combina filtros de precisión (fecha, extensión, datos EXIF e IPTC, tus campos) en vistas para las solicitudes que recibes cada semana, como "B‑roll aprobado, 4K, últimos 12 meses" o "Entrevistas con el CEO". Ver [Búsqueda y descubrimiento](https://academy.shade.inc/assets/search-and-discovery-transcription-and-precision-filtering).
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## Variantes

* **Pregunta en lenguaje natural a un asistente de IA:** conecta Shade MCP y pide a Claude o ChatGPT que encuentre metraje para ti. Ver [Usa Shade MCP con Claude o Cursor](/guides/guides-es/busqueda-ia-y-archivos/usa-shade-mcp-con-claude-o-cursor.md).
* **Mantenlo ordenado:** ejecuta una comprobación de duplicados cada pocos meses. Ver [Limpia el almacenamiento](/guides/guides-es/busqueda-ia-y-archivos/limpia-el-almacenamiento.md).

## Guías relacionadas

* [Diseña un esquema de metadatos que escale](/guides/guides-es/objetos-personalizados-y-metadatos/disena-un-esquema-de-metadatos-que-escale.md)
* [Recibe una alerta cuando aparezca una persona en las grabaciones](/guides/guides-es/automatizaciones/recibe-una-alerta-cuando-aparezca-una-persona-en-las-grabaciones.md)
* [Envía los metadatos de Shade a tu aplicación de edición](/guides/guides-es/integraciones-de-edicion/envia-los-metadatos-de-shade-a-tu-aplicacion-de-edicion.md)


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://academy.shade.inc/guides/guides-es/busqueda-ia-y-archivos/crea-un-archivo-con-busqueda.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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