Artículos para quien
entrega el stack
Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: Embeddings
Calidad de RAG en tiempo de indexación: tipos de fragmentos, limpieza y etiquetas de recuperación
Calidad de RAG en el momento del índice: crear fragmentos de texto, tablas e imágenes, eliminar ruido del analizador y agregar etiquetas de recuperación escritas por modelos LLM que redujeron a la mitad aproximadamente las búsquedas fallidas.
12 min de lecturaPor qué existe RAG: memoria paramétrica, recuperación densa y el artículo de 2020.
Por qué existe RAG: los límites de la memoria paramétrica, cómo BM25 y los embeddings dieron lugar a una recuperación densa, y qué compromisos se realizan entre RAG-Sequence y RAG-Token en el artículo.
7 min de lecturaServicio de búsqueda semántica con una base de datos vectorial de Pinecone detrás de un servidor MCP.
Un servicio de búsqueda semántica reutilizable: divide los PDF en partes, almacena las representaciones vectoriales en una base de datos vectorial de Pinecone y permite que cualquier agente las consulte a través de un servidor FastMCP.
7 min de lecturaConstruye una tubería RAG local en Python sin costos de API
Un tutorial práctico para crear generación mejorada por recuperación en CPU utilizando sentence-transformers, numpy y Flan-T5, que incluye la división en fragmentos, la búsqueda y una prueba A/B.
12 min de lecturaUna arquitectura práctica de RAG en Firebase y Vertex AI con Firestore Vectors
RAG en Firebase con incrustaciones de Vertex AI y búsqueda vectorial de Firestore: agrupamiento por lotes, filtros de metadatos, aislamiento de usuarios, prompts basados en realidad, caché y métricas.
10 min de lecturaPor qué RAG sigue dando respuestas incorrectas: Búsqueda híbrida, reclasificación y Recall@K
Los fragmentos limpios no garantizan respuestas correctas. Vea dónde falla la recuperación de vectores y cómo la fusión, un reclasificador de codificador cruzado, HyDE y la medición Recall@K lo solucionan.
6 min de lecturaCapa por capa: Diseñando un verdadero pipeline de recuperación RAG para agentes de IA
Planifique una tubería RAG con los contratos SourceDocument y DocumentChunk, fragmentación, embeddings y ChromaDB, todo detrás de un RetrievalService que mantiene estable al agente.
10 min de lecturaBúsqueda híbrida de imágenes a gran escala: SigLIP, SPLADE, YOLOv8 y Gemini Captions
Diseño de un sistema de búsqueda de un millón de imágenes que combina embeddings densos y dispersos con detección de objetos, reconocimiento de entidades, búsqueda segura y descripciones escritas por modelos LLM.
6 min de lecturaCómo RAG permite a un LLM acceder a sus datos privados: fragmentos, vectores, prompts
Comprenda la generación mejorada por recuperación de información, desde su ingesta hasta la consulta, a través de un pequeño ejemplo en Node.js, tres modos de fallo comunes y una tabla que compara RAG con el ajuste fino de modelos.
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