Construye pipelines de retrieval-augmented generation production-ready con estrategias de chunking deliberadas, selección de modelo de embedding, configuración de vector store, blending de búsqueda híbrida y reranking para que los agentes respondan desde tus documentos con alucinación reducida y fuentes citadas. Esta habilidad se enfoca en las decisiones de ingeniería que separan un prototype que funciona de un sistema RAG de calidad de producción.
Casos de uso
- Construyendo un sistema de Q&A de base de conocimiento donde precisión y precisión de citación son más importantes que raw recall de retrieval
- Creando un agente grounded en documentos que debe responder preguntas sobre un corpus específico sin alucinar información no contenida en el corpus
- Implementando respuestas con citación pesada para investigación académica o legal donde usuarios downstream necesitan verificabilidad
- Construyendo un sistema RAG específico para un dominio para un campo (medicina, derecho, ingeniería) donde la precisión factual es crítica y la alucinación es costosa
- Escalando un sistema RAG más allá de un solo corpus a múltiples colecciones de documentos con diferentes schemas y requisitos de retrieval
Funciones principales
- Selecciona una estrategia de chunking alineada con tu estructura de corpus: splitting de carácter recursivo para texto no estructurado, chunking semántico para prosa y splitting estructural para documentos con headings o secciones
- Configura el modelo de embedding para tu tipo de datos y lenguaje: código requiere embeddings diferentes a prosa y corpus multilingual pueden necesitar modelos multilingual
- Configura el vector store con parámetros de indexing apropiados para tu volumen de query esperado y frecuencia de actualización
- Implementa búsqueda híbrida combinando retrieval denso de vector con retrieval disperso de BM25 para capturar tanto similitud semántica como matching exacto de términos
- Añade un paso de reranking usando un modelo cross-encoder para reordenar los top-k chunks recuperados por relevancia real a la query específica, mejorando precisión al costo de una latencia de segundo paso
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