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Servicio 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 lecturaUn mapa de campos de RAG: de los principios básicos a los fallos en producción
Dos pipelines, tres pasos y una lista de fallos con nombre: cómo funciona la generación mejorada por recuperación de información, dónde falla y qué soluciones abordan cada problema.
7 min de lecturaDiseño de una búsqueda semántica multiinquilino portátil en Kubernetes y Qdrant
Cómo una plataforma de búsqueda semántica utiliza Kubernetes para lograr portabilidad y enrutamiento sensible al inquilino, a fin de mantener su base de datos vectorial reemplazable y sus cargas de trabajo aisladas.
6 min de lecturaSignificado como coordenadas: de los embeddings a las bases de datos vectoriales y RAG
Los embeddings, la similitud coseno, las bases de datos vectoriales y el ciclo RAG explicados en cuatro frases cortas sobre perros, gatos y París, para aumentar los clics en búsquedas semánticas.
11 min de lecturaBúsqueda semántica en PostgreSQL con pgvector y Node.js, sin necesidad de LLM
Búsqueda semántica en PostgreSQL con pgvector y Node.js, sin LLM: embeddings de MiniLM, chunks, un índice IVFFlat, operadores de distancia y cómo leer las puntuaciones.
8 min de lecturaMás allá de la similitud coseno: comparación de cinco técnicas de recuperación RAG
Coseno, BM25, RRF híbrido, reclasificación con codificador cruzado y MMR explicados con código, trade-offs y un enfoque centrado en la consulta para decidir qué técnica de recuperación necesita su RAG.
10 min de lecturaCómo depurar la recuperación vacía cuando un sistema RAG no devuelve nada.
Un sistema RAG que no devuelve nada, depurado paso a paso: ingestión, umbrales de puntuación, filtros, reescritura de consultas, búsqueda híbrida, reclasificación y soluciones alternativas.
9 min de lecturaBúsqueda semántica en PostgreSQL con pgvector y .NET: Una configuración práctica
Almacene los embeddings junto a los datos relacionales, cree índices HNSW o IVFFlat, filtre y combine rangos híbridos, y determine cuándo pgvector es suficiente para su aplicación.
9 min de lecturaNotas prácticas: Búsqueda vectorial, búsqueda semántica y RAG: cómo la IA encuentra lo que busca
Guía práctica paso a paso: Búsqueda vectorial, búsqueda semántica y RAG: cómo la IA encuentra los contratos, las verificaciones y los espacios para código listo para uso para los equipos que implementan este patrón.
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