RAG & Arquitecturas de Datos
Eliminando alucinaciones conectando la inteligencia del LLM con la veracidad de tus datos corporativos en tiempo real.
¿Qué es RAG?
Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación) es la arquitectura que permite a un modelo "consultar su biblioteca" antes de responder.
Bases de Datos Vectoriales
Dominio de Pinecone, Weaviate y ChromaDB para el almacenamiento de embeddings de alta dimensionalidad.
Búsqueda Híbrida
Combinación de búsqueda semántica (vectores) y búsqueda por palabras clave (BM25) para máxima precisión.
Estrategias de Re-ranking
Uso de modelos Cross-Encoder para ordenar los resultados recuperados y entregar solo lo más relevante al LLM.
El Ecosistema RAG Moderno
Componentes Críticos
- Chunking: Estrategias de fragmentación de documentos.
- Embeddings: Modelos de representación numérica de texto.
- Prompt Stuffing: Inyección dinámica de contexto en el System Prompt.
Beneficio Empresarial
Un sistema RAG reduce los costes de entrenamiento en un 95% comparado con el fine-tuning masivo, permitiendo actualizaciones de información cada segundo sin re-entrenar el modelo.