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Con modelos base tan capaces, el fine-tuning dejó de ser el primer recurso. Cuándo un buen prompt basta, cuándo RAG es la respuesta y cuándo entrenar de verdad compensa.
Tu retriever trae documentos aproximadamente relevantes. Un reranker los reordena por relevancia real antes de pasarlos al modelo. Cómo y por qué añadirlo.
Las ventanas de contexto gigantes ya son normales. La pregunta no es si caben tus documentos, sino si el modelo los usa bien. Lo que aprendí metiendo repos enteros.
Montar un RAG es fácil. Saber si funciona es lo difícil. Un tutorial práctico para instrumentar la evaluación antes de que el sistema esté en producción.
La pregunta más frecuente al personalizar LLMs. No hay una respuesta universal, pero hay un framework claro para decidir. Cuándo cada enfoque gana y cuándo combinarlos.
Si ya usas PostgreSQL, pgvector te da búsqueda vectorial sin añadir otra base de datos. Tutorial de setup, indexación, y cuándo tiene sentido versus una base de datos vectorial dedicada.
Dos años después de que ambos frameworks dominaran el ecosistema RAG, el panorama cambió. LangChain se diversificó, LlamaIndex se especializó. Cómo elegir según tu caso.
El reranking es el paso más fácil de olvidar en un pipeline RAG y el que más mejora los resultados. ColBERT ofrece la mejor relación calidad-velocidad. Tutorial completo.
El chunking estándar para RAG destruye el contexto entre fragmentos. Late chunking es una técnica reciente que preserva el contexto al nivel correcto. Cómo funciona y cómo implementarla.
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.
