Construye pipelines de retrieval-augmented generation que fundamentan las respuestas del modelo en tus propios documentos en lugar de conocimiento genérico de training. Una implementación de RAG cubre ingestión de documentos, chunking semántico, embedding, almacenamiento vectorial, búsqueda híbrida, reranking y síntesis de respuesta: para que los asistentes respondan desde tus datos con fuentes citadas.
Casos de uso
- Construyendo un sistema de Q&A de base de conocimiento interno donde los empleados hacen preguntas y obtienen respuestas citadas de la documentación de la empresa
- Creando un asistente de documentación que responde preguntas sobre una API usando los docs reales de la API en lugar de la memoria de training del modelo
- Implementando búsqueda empresarial que va más allá del matching de keywords para entender la intención semántica de consultas
- Construyendo un bot de soporte de producto que responde preguntas de clientes usando la documentación específica del producto en lugar de conocimiento genérico
- Creando un asistente de investigación que sintetiza hallazgos de un corpus de papers académicos con citaciones
Funciones principales
- Ingiere documentos fuente, aplica estrategias de chunking semántico apropiadas al tipo de documento (nivel de párrafo para prosa, nivel de sección para docs estructurados) y preserva metadatos para citación
- Genera embeddings para cada chunk usando un modelo suited para tu tipo de datos y lenguaje e indexarlos en un vector store con capacidades de filtering apropiadas
- En tiempo de query, retrieve los top-k chunks relevantes usando similitud vectorial, opcionalmente blendeando con búsqueda de keywords (BM25) para recall
- Aplica un paso de reranking para reordenar chunks recuperados por relevancia real a la query, no solo similitud de embedding
- Sintetiza la respuesta desde el contexto rerankeado con citaciones explícitas a documentos fuente, instructando al modelo a acknowledge cuando el contexto no contiene la respuesta
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