La creciente adopción de sistemas basados en Recuperación Aumentada con Generación (RAG) ha revolucionado la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial, permitiendo respuestas más precisas y contextualizadas a consultas complejas. Sin embargo, el desarrollo de estas aplicaciones suele presentar desafíos importantes, que van desde la calidad de la respuesta hasta la latencia del sistema. Para quienes han construido su primera app RAG, la sensación de satisfacción inicial puede ir acompañada de una leve decepción al encontrarse con aspectos que necesitan mejoras para pasar de un prototipo funcional a una solución productiva y robusta. Para abordar estas problemáticas, se propone una estrategia meticulosa que analiza y corrige cada componente esencial del pipeline de un RAG. Al entender cada fase, desde la segmentación o chunking hasta la generación de respuestas, es posible aumentar el rendimiento general y mejorar la experiencia del usuario final significativamente.
Uno de los elementos fundamentales es la correcta segmentación de la información, conocida como chunking. En esta etapa se divide el contenido en fragmentos relevantes y manejables para evitar que el modelo de lenguaje reciba información innecesaria o ruido que podría diluir la precisión de las respuestas. La clave es establecer una estrategia que permita que el fragmento entregado esté directamente relacionado con la consulta del usuario, haciendo más eficiente la recuperación y facilitando un procesamiento más eficaz. Luego se debe prestar especial atención al proceso de embebido o embedding, que representa estas piezas de información en un espacio vectorial que los modelos de inteligencia artificial pueden interpretar. La calidad de estos embeddings influye directamente en la capacidad del sistema para recuperar datos relevantes.
Utilizar modelos de embedding avanzados y adaptados al dominio asegura una mayor precisión y coherencia en la entrega de resultados. El almacenamiento o storage forma parte integral del pipeline y debe ser optimizado para permitir accesos rápidos y escalables. Optar por bases de datos especializadas para datos vectoriales, con capacidades de búsqueda eficiente, es vital para mantener bajas latencias y un rendimiento robusto, especialmente conforme crecen los volúmenes de datos a manejar. La siguiente etapa, la recuperación, consiste en localizar los fragmentos más pertinentes en respuesta a una consulta. Para optimizar esta fase, es fundamental ajustar los parámetros de búsqueda y afinarlos según la naturaleza del contenido y las necesidades específicas de la aplicación.
Las técnicas de búsqueda semántica pueden complementar este proceso ofreciendo resultados basados en el significado, no únicamente en la coincidencia literal. El proceso de aumento o augmentation refiere a la incorporación de información adicional al prompt antes de que el modelo generación procese la respuesta. Esto ayuda a que el sistema genere respuestas contextualizadas, precisas y relevantes. Sin embargo, es necesario equilibrar la cantidad y calidad de la información añadida para no sobrecargar al modelo o introducir ruido no deseado. También es crucial abordar aspectos no tan visibles pero impactantes como la latencia y la escalabilidad.
