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Tres formas en que fallan los sistemas RAG en entornos de producción: contexto fragmentado, desviación y uso inadecuado.
Tres formas en que falla el RAG de producción: contexto fragmentado debido al procesamiento en bloques, desviación a medida que crece la base de conocimientos, y uso incorrecto a pesar de una buena recuperación de información, junto con soluciones a nivel de capas.
11 min de lecturaReclasificación en RAG: Codificadores cruzados vs. evaluadores de LLM y su latencia
Cómo un reordenador de segunda etapa corrige el orden de los candidatos en RAG, comparando codificadores cruzados con jueces basados en LLM, los costos de latencia, los modos de fallo y cómo evaluarlos.
14 min de lecturaRAG avanzado en Milvus: búsqueda híbrida, HyDE, reescritura de consultas y reclasificación.
Construir un pipeline RAG de Milvus paso a paso: vectores densos y BM25, búsqueda híbrida RRF, filtros de metadatos, reescritura de consultas, HyDE, descomposición y reclasificación con cross-encoder.
18 min de lecturaDepuración de la recuperación RAG: Recall@K, BM25, fusión híbrida y reclasificación
Un pequeño experimento con un pipeline RAG que clasificó al fragmento correcto en cuarto lugar, mostrando cómo el fragmentado, BM25, la fusión de rangos y el reclasificado afectan a Recall@3 y MRR.
11 min de lecturaDe un enfoque ingenuo a una implementación RAG en documentos de 10-K de la SEC: fragmentación y búsqueda híbrida.
Por qué falló la pipeline RAG de un libro de texto en documentos de 10-K de 300 páginas y las soluciones: fragmentos según la sección, recuperación híbrida, reclasificación con codificador cruzado, validación y citas de metadatos.
8 min de lecturaPor qué el reclasificación es la solución más económica y efectiva en una pipeline RAG
Recuperar 50 resultados y reordenarlos a 5: cómo el reordenamiento con codificador cruzado corrige el orden en una pipeline RAG, las ventajas y la latencia esperadas, cuándo omitirlo y qué incluir en la implementación.
8 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 lecturaRecuperación híbrida para RAG: BM25, Fusión de Rangos y Reclasificación superan a los vectores.
La búsqueda vectorial pura no detecta términos exactos. BM25 junto con embeddings, Fusión de Rango Recíproco y un reordenador con codificador cruzado llevaron a este sistema RAG a una precisión de recuperación del 91%.
6 min de lecturaDiez errores de recuperación silenciosa en RAG en producción, y cómo se soluciona cada uno de ellos.
Desde el tamaño de los bloques y la superposición hasta la búsqueda híbrida, RRF, el reclasificado, la elección de embeddings y las evaluaciones de CI: diez errores de recuperación detrás de respuestas incorrectas en RAG y sus soluciones.
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