Tag
6 artículos con este tag.
Cada base de datos vectorial tiene un caso de uso donde brilla. Comparamos las opciones principales en rendimiento, facilidad de uso, coste y cuándo tiene sentido each una para un proyecto real.
Tutorial completo para construir recuperación aumentada generativa. Cargamos documentos, generamos embeddings, indexamos en Chroma y construimos la cadena de QA. Con variantes para escalar a producción.
Con modelos que aceptan 1M de tokens, ¿sigue teniendo sentido construir pipelines de RAG? La respuesta depende del caso de uso. Aquí el análisis técnico honesto.
NotebookLM deja subir tus propios documentos y hace preguntas sobre ellos con contexto real. El modo Audio Overviews que genera podcasts a partir de PDFs fue inesperadamente viral. Repasamos qué hace bien.
text-embedding-3-large de OpenAI, Cohere Embed v3, y los modelos de HuggingFace como BGE o E5 tienen rendimiento y costes muy distintos. Guía práctica para elegir según el caso de uso.
La recuperación aumentada evolucionó. RAG híbrido, reranking, chunking inteligente y grafos de conocimiento son técnicas que marcan la diferencia entre un RAG que funciona y uno que falla en producción.