Sistemas de Generación Aumentada por Recuperación

Asesora sobre estrategias óptimas de fragmentación, división y preprocesamiento de documentos para pipelines RAG, maximizando la precisión de recuperación en diversos tipos de contenido como PDFs, código y tablas.

Orientación experta en el diseño de arquitecturas de generación aumentada por recuperación de extremo a extremo, desde la ingesta de datos hasta las capas de recuperación y generación, adaptadas a su caso de uso y escala.

Guía la implementación de búsqueda híbrida que combina recuperación densa por vectores con métodos dispersos basados en palabras clave como BM25, incluyendo técnicas de fusión y estrategias de ponderación para mejorar la precisión de RAG.

Ayuda especializada para ajustar el rendimiento de bases de datos vectoriales, algoritmos de indexación y parámetros de consulta, con el fin de acelerar la recuperación y reducir los costos de infraestructura en sistemas RAG.

Diagnostica sistemáticamente por qué los sistemas RAG devuelven respuestas incorrectas, irrelevantes o alucinadas, aislando fallos en las etapas de recuperación, fragmentación, incrustación y generación.

Construye e interpreta marcos de evaluación para la calidad de la recuperación en sistemas RAG, incluyendo métricas de recall, precisión, fundamentación y relevancia de la respuesta, para mejorar sistemáticamente la precisión del sistema.

Diseña pipelines robustos para ingerir, limpiar, actualizar y sincronizar datos fuente heterogéneos como PDFs, wikis y bases de datos en una base de conocimiento lista para RAG.