Etiqueta: rag
Explora 7 recursos prácticos de ingeniería de software etiquetados con "rag". Descubre recetas de código, patrones de diseño, plantillas de documentación y guías detalladas para ayudarte a construir, desplegar y mantener soluciones listas para producción con rag.
Construir un pipeline RAG local con ChromaDB y Sentence
Implementa retrieval-augmented generation localmente con ChromaDB, embeddings de sentence-transformers y generacion con LLM sin dependencias de APIs externas
Patrón RAG Hybrid Search
Combina busqueda por palabras clave (BM25) y semantica (vectores) para mejorar la precision de recuperacion en pipelines RAG. Fusiona resultados con reciprocal rank fusion.
Checklist de Preparacion de Datos para AI
Checklist para preparar datos para LLM y RAG systems: data collection, cleaning, chunking, embedding, deduplication, PII removal, format validation, quality scoring e indexing con metricas y thresholds.
Checklist de Evaluación de RAG
Un checklist para evaluar la calidad de sistemas RAG: retrieval accuracy, generation faithfulness, context relevance, answer correctness, citation accuracy, latencia y testing end-to-end con metricas y thresholds.
Referencia Detallada de LLM Prompt Engineering
Escribe prompts efectivos para modelos de IA. Cubre patrones de prompts, few-shot learning, chain-of-thought, RAG, system prompts, temperature tuning, function calling y evaluación.
Referencia Detallada de RAG en Producción
Construir sistemas RAG en produccion. Cubre estrategias de chunking, modelos de embedding, vector stores, optimizacion de retrieval, reranking, hybrid search, evaluacion y patrones de deployment para retrieval-augmented generation confiable.
Bases de Datos Vectoriales
Guia practica de bases de datos vectoriales: embeddings, busqueda por similitud, vecinos aproximados mas cercanos, y elegir entre Pinecone, Weaviate, pgvector y Chroma.