Los sistemas RAG, o Recuperación Aumentada por Generación, representan una revolución en la forma en que procesamos grandes volúmenes de información para responder preguntas complejas. Sin embargo, construir una primera aplicación RAG puede generar cierta decepción porque la calidad de sus respuestas o su rendimiento no siempre alcanzan las expectativas iniciales. Para que un RAG funcione efectivamente en un entorno de producción, es esencial aplicar mejoras iterativas en todo su pipeline, desde la segmentación de documentos hasta la generación de respuestas. Esta visión global permite corregir debilidades y potenciar fortalezas que impactan directamente en la utilidad del sistema, especialmente cuando se enfrenta a requerimientos en tiempo real y grandes cantidades de datos. La clave para optimizar un RAG está en entender y mejorar paso a paso cada uno de sus componentes críticos.
Uno de los factores más importantes de un RAG efectivo es la manera en que se fragmentan o “chunking” los documentos. Este proceso no solo determina la calidad del contexto que se proporcionará a los modelos de lenguaje, sino que también afecta la velocidad y costo operativo. Los modelos de lenguaje suelen rendir mejor con prompts que contienen información relevante y libre de ruido. Por ello, llenar el prompt con un texto irrelevante, incluso si este es extenso y detallado, puede generar respuestas confusas o incorrectas. La práctica común, aunque errónea, es aprovechar las grandes ventanas de contexto de los modelos modernos para incluir demasiada información, una estrategia contraproducente para casos específicos.
La segmentación convencional como el recursive character split divide el texto en fragmentos del mismo tamaño con solapamientos, buscando capturar ideas completas en al menos un fragmento. Sin embargo, esta técnica asume que las ideas están uniformemente distribuidas, lo cual no es realista y puede generar fragmentos inconsistentes en calidad. En contraste, el chunking semántico adapta la división al significado, detectando cambios de tema gracias a técnicas de representación vectorial que evalúan la distancia semántica entre unidades del texto. Este método mejora la relevancia de los fragmentos, pero puede resultar costoso y problemático en textos que regresan a temas previos después de cambios temporales, fragmentando excesivamente la información. Una alternativa avanzada que diferencia significativamente la calidad de los fragmentos es el chunking agentic, que imita la forma en que un humano procesa la información.
Aquí, inicialmente, se crean fragmentos básicos y luego, mediante un modelo de lenguaje, se decide si agrupar nueva información con fragmentos existentes o formar uno nuevo en base a la relevancia temática. Este enfoque produce fragmentos de alta calidad alineados con ideas concretas, aunque puede ser complejo de implementar y más lento en ejecución debido al alto número de llamadas que realiza al modelo. Además, el clustering de fragmentos basado en similitud vectorial puede ser una opción eficiente para unir información dispersa en distintos apartados del documento. Agrupar fragmentos similares permite consolidar temas relacionados, optimizando la recuperación y mejorando la respuesta del sistema. Este método combina velocidad y precisión a un costo menor que el chunking agentic, resultando una solución atractiva para proyectos con limitaciones de recursos.
Para aprovechar al máximo los fragmentos seleccionados, es fundamental utilizar modelos de embedding específicos y afinados para el dominio de la organización o proyecto. Aunque intuitivamente se podría pensar que los modelos de embeddings más grandes y robustos proporcionan mejores resultados, esto no siempre es así. Los modelos extensos están diseñados para un contexto general amplio y pueden no captar con precisión las particularidades, terminología interna o códigos propios de un sector o empresa. Por ejemplo, términos acrónimos o nombres de proyectos internos pueden carecer de significado en modelos generales. Por ello, se recomienda emplear modelos más pequeños y finamente ajustados, que, aunque más limitados en cobertura global, pueden aprender el vocabulario específico y ofrecer embeddings más precisos para las tareas particulares.
Este enfoque también reduce costes computacionales y acelera la respuesta del sistema, dos factores clave en la escalabilidad de RAGs. No obstante, crear datasets representativos para el fine-tuning suele requerir la colaboración de expertos en la materia, lo que puede ser un reto logístico y temporal para los equipos de desarrollo. El origen de los datos es otro aspecto crucial a considerar. La mayoría de tutoriales suelen enfocarse únicamente en el uso de tiendas de vectores para la búsqueda semántica, pero una implementación robusta de RAG debería contemplar fuentes híbridas de información. Los sistemas vectoriales son muy efectivos para textos no estructurados, permitiendo búsquedas por similitud incluso ante reformulaciones o sinónimos, pero no son la panacea para todo tipo de data.
Por ejemplo, la información estructurada sobre clientes, transacciones o relaciones jerárquicas suele estar mejor representada en bases de datos relacionales o grafos. Incorporar estos sistemas con vector stores mediante técnicas de integración permite una recuperación más completa y coherente, ya que un modelo de lenguaje puede decidir dinámicamente qué fuente solicitar y cómo fusionar los datos para construir una respuesta coherente. Esta visión híbrida y centralizada maximiza la precisión y relevancia de las respuestas, especialmente cuando se manejan datos organizacionales complejos. Más allá de la fuente de datos, el método de recuperación es un punto donde muchas implementaciones apenas exploran mejoras. La simple búsqueda vectorial basada en una métrica de distancia es eficiente, pero no siempre suficiente para obtener toda la información necesaria.
Las técnicas avanzadas introducen un proceso iterativo o en cadena, donde un modelo analiza los resultados iniciales de la recuperación y decide si es necesario realizar búsquedas adicionales para enriquecer el contexto antes de generar la respuesta definitiva. Este enfoque llamado chain-of-thought retrieval permite capturar matices y detalles que pueden perderse en un primer intento, aumentando la profundidad y calidad del contexto. Implementar una recuperación recursiva o por etapas, coordinada por modelos ligeros, puede así mejorar considerablemente la pertinencia sin añadir costos desproporcionados ni complejidad excesiva. En cuanto a los modelos de lenguaje que generan las respuestas, no siempre es recomendable optar por los más grandes o multimodales que lideran el mercado. Aunque tienen capacidades formidables, un RAG depende primordialmente de la información aportada en el prompt, y el mundo de conocimiento general de estos modelos puede distraer o confundir en contextos restringidos o muy específicos.
En esas circunstancias, un modelo más pequeño y especializado en razonamiento resultará más eficiente y confiable. Además, la falta de necesidad en muchos casos de ajustes finos en los modelos de generación de texto significa que se pueden usar «off-the-shelf» con buenos resultados, lo que reduce tiempos y costes de desarrollo. Sin embargo, estos modelos pueden ser complementados con capacidades de enrutamiento del prompt y gestión de contexto para garantizar flujos de consulta más precisos. Cuando una aplicación RAG se traslada del prototipo a producción, aspectos prácticos como el costo y el rendimiento adquieren importancia crítica. Aquí la técnica de caché de prompts y respuestas es una valiosa estrategia para acelerar la respuesta y abaratar el coste de llamadas a APIs o modelos.
Guardar respuestas frecuentes o similares permite un reutilización inteligente que balancea calidad y eficacia. El reto radica en seleccionar el umbral correcto para buscar coincidencias semánticas al obtener respuestas almacenadas y garantizar que estas sigan siendo relevantes para el usuario. En entornos menos críticos o con uso repetitivo, esta práctica aporta beneficios notables, aunque debe manejarse con cuidado en sistemas donde la exactitud sea vital. Por último, una técnica que puede aportar mejoras sutiles es el reordenamiento o reranking del contexto recuperado antes de enviarlo a la generación. Estudios muestran que cuándo y cómo se presentan los fragmentos relevantes en el prompt afecta la respuesta del modelo.
Los fragmentos importantes deben estar en posiciones privilegiadas para garantizar que sean usados apropiadamente en la generación. Modelos especializados en reranking, como los de Cohere o alternativas open-source, intentan optimizar esta disposición basándose en la relevancia semántica. Aunque sus resultados pueden ser modestos y a veces no justifican la inversión extra en hardware o latencia, combinados con técnicas como un sistema estilo «dartboard» para balancear diversidad y relevancia, pueden mejorar ligeramente la calidad general. En conclusión, mejorar un sistema RAG no se logra con un solo cambio radical, sino con una serie de ajustes en múltiples frentes, desde la forma en la que se fragmentan los documentos hasta la gestión del contexto y la recuperación. Cada organización y proyecto deberá experimentar con estas técnicas para encontrar el equilibrio adecuado que permita respuestas rápidas, precisas y coherentes, usando recursos óptimos.
La clave está en conocer cada componente del pipeline, entender los problemas concretos de la implementación actual, y aplicar la estrategia adecuada para avanzar hacia un RAG listo para producción, escalable y eficiente.
