Implementar un asistente LLM sin RAG, sin evaluacion de calidad ni control de alucinaciones puede costar mas en reputacion que en dinero. Esta guia tecnica te ahorra los errores clasicos.
Que es RAG y por que es imprescindible
RAG (Retrieval-Augmented Generation) convierte un LLM generico en un especialista de tu empresa. Primero recupera los fragmentos de tus documentos mas relevantes, luego el LLM formula la respuesta basandose exclusivamente en esos fragmentos.
La arquitectura tecnica paso a paso
Paso 1 — Ingesta: Los documentos se trocean en fragmentos de 500 tokens y se convierten en vectores.
Paso 2 — Base vectorial: Los vectores se almacenan en Pinecone, Qdrant o pgvector para recuperacion en milisegundos.
Paso 3 — Generacion: Se buscan los fragmentos relevantes y el LLM genera la respuesta usando solo ese contexto.
Paso 4 — Evaluacion: Se mide tasa de resolucion, fidelidad al contexto y satisfaccion. El sistema mejora con cada iteracion.
Preguntas frecuentes
Cuanto tarda en implementarse?
Para un caso acotado, entre 4 y 8 semanas. Casos mas complejos con multiples fuentes, entre 2 y 4 meses.
Como se mantiene actualizado?
El pipeline de ingesta puede configurarse para ejecutarse de forma incremental procesando solo los documentos nuevos o modificados.