Especialidad
Sistemas RAG y de recuperación
Un modelo que ha leído tus documentos aún tiene que encontrar el pasaje correcto antes de poder responder. La recuperación es donde de verdad se gana o se pierde la precisión, y por eso este trabajo es sobre todo troceado, búsqueda híbrida y reordenación en lugar de redacción de indicaciones.
En la práctica
En la práctica: responder preguntas a partir de PDF, wikis y registros internos dispersos, incluso allí donde los datos no pueden salir del edificio.
Para qué se usa
- Asistentes sobre bases de conocimiento internas
- Análisis de contratos y políticas
- Preguntas de producto para clientes
- IA privada para datos sensibles
Stack
PineconepgvectorHybrid SearchOllamavLLM
Dónde aparece esto en el trabajo
Míralo funcionando
Los proyectos y los casos prácticos muestran este trabajo en producción, con la arquitectura y los resultados.