|Jorge Alcañiz
Cómo construir un pipeline RAG desde cero
Guía paso a paso para construir RAG: ingesta, chunking, embeddings, búsqueda vectorial, generación y evaluación con trade-offs reales.
RAG permite que un LLM responda con tus datos en lugar de depender de memoria general. El patrón es común, pero la calidad depende de decisiones pequeñas.
Flujo base
Pregunta del usuario → embedding → búsqueda vectorial → contexto recuperado → LLM → respuesta con fuentes.
Decisiones importantes
- Chunking: demasiado grande diluye; demasiado pequeño pierde contexto.
- Embeddings: elige por idioma, dominio y latencia.
- Retrieval: combina vector, filtros y búsqueda híbrida cuando sea posible.
- Evaluación: mide respuestas, fuentes y fallos, no solo latencia.
Sinapsis AI conecta RAG con workflows, gates humanos y trazas para que el pipeline sea operable en producción.