RAG & Knowledge
Cómo darle a un modelo acceso a documentos, bases de conocimiento y datos actualizados sin reentrenarlo.
15 conceptos
Fundamentos
Nivel 1Intermedio
Nivel 2Chunking
Fragmentación de documentos
Dividir documentos largos en fragmentos más pequeños (chunks) para indexarlos y recuperarlos en un sistema RAG.
IntermedioCosine Similarity
Similitud coseno
Una medida de qué tan parecidos son dos vectores según el ángulo entre ellos, sin importar su longitud.
MatemáticasIntermedioEmbedding Model
Modelo de embeddings
Un modelo especializado en convertir textos (u otros datos) en embeddings útiles para buscar y comparar.
Vector SearchIntermedioEmbeddings
Representaciones vectoriales
Una forma de convertir información como palabras, imágenes o documentos en listas de números que una computadora puede comparar matemáticamente.
Vector SearchIntermedioGrounding
Anclaje en fuentes
Hacer que las respuestas de un modelo se basen en fuentes concretas y verificables en lugar de solo en su memoria.
IntermedioKeyword Search
Búsqueda por palabras clave
Buscar documentos según las palabras exactas que contienen, puntuando qué tan relevantes son esas coincidencias.
Vector SearchIntermedioRetrieval
Recuperación de información
El proceso de encontrar, dentro de una colección grande, los documentos o fragmentos más relevantes para una consulta.
IntermedioRAG
Retrieval-Augmented Generation
Una técnica que conecta un LLM con fuentes de información externas: primero busca documentos relevantes y luego genera la respuesta basándose en ellos.
IntermedioRetriever
Recuperador
El componente de un sistema RAG que recibe una consulta y devuelve los fragmentos más relevantes.
IntermedioSemantic Search
Búsqueda semántica
Buscar información por su significado en lugar de por coincidencia exacta de palabras.
Vector SearchIntermedioVector Database
Base de datos vectorial
Una base de datos diseñada para almacenar embeddings y encontrar rápidamente los más parecidos a una consulta.
Vector SearchIntermedio
Avanzado
Nivel 3Agentic RAG
RAG agéntico
Una variante de RAG en la que un agente decide cuándo, qué y cuántas veces buscar, en lugar de hacer una sola búsqueda fija.
AvanzadoFrontierHybrid Search
Búsqueda híbrida
Combinar búsqueda semántica (vectores) y búsqueda por palabras clave para obtener lo mejor de ambas.
Vector SearchAvanzadoReranking
Reordenamiento
Un segundo paso que reordena los resultados de búsqueda con un modelo más preciso para quedarse con los más relevantes.
Avanzado