RAG en Producción: Lecciones Aprendidas

¿Por Qué RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ha emergido como la solución práctica para superar las limitaciones de los LLMs en cuanto a conocimiento actualizado y específico del dominio.

Arquitectura de un Sistema RAG

Un sistema RAG en producción consta de varios componentes críticos:

1. Pipeline de Ingestión: Procesamiento y chunking de documentos
2. Generación de Embeddings: Conversión a vectores con modelos como text-embedding-3
3. Base de Datos Vectorial: Almacenamiento eficiente (Pinecone, Weaviate, Chroma)
4. Sistema de Recuperación: Búsqueda semántica optimizada
5. Generación de Respuestas: LLM contextualizado con documentos relevantes

Estrategias de Chunking

El chunking es crítico para la calidad del RAG. He experimentado con:

• Chunking por párrafos: Simple pero puede perder contexto
• Sliding window: Mejor contexto pero más redundancia
• Semantic chunking: Utiliza embeddings para dividir por significado