Construir un prototipo de RAG es fácil; llevarlo a producción no lo es. Analizamos estrategias de chunking, selección de embeddings, reranking y arquitecturas con Pinecone, Weaviate y pgvector.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) es la arquitectura más popular para hacer que los modelos de lenguaje trabajen con datos internos de una empresa. Sin embargo, el paso de un prototipo funcional a un sistema de producción robusto presenta desafíos significativos: la calidad del chunking determina la relevancia de las respuestas, la selección de embeddings impacta directamente la precisión semántica, y el reranking puede mejorar los resultados hasta en un 30%. En este artículo exploramos cada uno de estos componentes y compartimos las configuraciones que mejor nos han funcionado con Pinecone, Weaviate y pgvector.