Arquitectura RAG: Guía Técnica de Generación Aumentada por Recuperación

Retrieval-Augmented Generation (RAG) es una arquitectura revolucionaria que resuelve los problemas de exactitud y actualidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs). En este artículo, examinamos los detalles técnicos, estrategias de implementación y aplicaciones empresariales de la arquitectura RAG.

¿Qué es RAG y por qué es importante?

La arquitectura RAG es un enfoque híbrido que enriquece el conocimiento paramétrico de los LLMs con fuentes de conocimiento externas. Mientras que los LLMs tradicionales dependen de los datos de entrenamiento, los sistemas RAG proporcionan acceso a información en tiempo real.

Componentes principales de RAG

1. Retriever: Encuentra los documentos más relevantes usando similitud vectorial
2. Generator: Genera respuestas utilizando el contexto recuperado
3. Vector Store: Almacena vectores de embeddings y realiza búsquedas

Detalles de la arquitectura técnica

Pipeline de embeddings

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Estrategias de chunking:

• Chunking de tamaño fijo: Conteo fijo de caracteres/tokens
• Chunking semántico: División basada en coherencia semántica
• Chunking recursivo: Preserva la estructura jerárquica

Comparación de modelos de embeddings

Selección de base de datos vectorial

Opciones populares:

• Pinecone: Servicio gestionado, escalado sencillo
• Weaviate: Open source, búsqueda híbrida
• Qdrant: Alto rendimiento, filtrado
• ChromaDB: Ligera, ideal para prototipos

Estrategias de recuperación (Retrieval)

1. Recuperación densa

Cálculo de similitud vectorial usando embeddings semánticos:

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Recuperación dispersa (BM25)

Algoritmo clásico de búsqueda basado en frecuencia de palabras.

3. Recuperación híbrida

Combinación de métodos densos y dispersos:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Reranking y ordenamiento

Los modelos de reranking se utilizan para mejorar los resultados iniciales de recuperación:

• Cross-encoder rerankers: Alta precisión, lentos
• ColBERT: Rápido, interacción a nivel de token
• Cohere Rerank: Basado en API, fácil integración

Optimización de la ventana de contexto

Determinación del tamaño del chunk

• Chunk pequeño (256-512 tokens): Información más específica, más fragmentos
• Chunk grande (1024-2048 tokens): Más contexto, posible ruido

Compresión de contexto

Ahorro de tokens mediante compresión de contextos grandes:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Implementación empresarial de RAG

Ejemplo de arquitectura

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Consideraciones de seguridad

1. Aislamiento de datos: Separación por namespaces basados en tenants
2. Control de acceso: Autorización a nivel de documento
3. Audit logging: Registro de todas las consultas y respuestas

Métricas de rendimiento

Métricas de recuperación

• Recall@K: Proporción de documentos relevantes en K resultados
• Precision@K: Exactitud de documentos relevantes
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Rango del primer resultado correcto

Métricas end-to-end

• Faithfulness: Fidelidad de la respuesta a las fuentes
• Relevance: Relevancia de la respuesta para la pregunta
• Latency: Tiempo total de respuesta

Problemas Comunes y Soluciones

1. Baja Calidad de Recuperación

Solución: Cambio de modelo de embedding, recuperación híbrida, reranking

2. Alucinaciones

Solución: Prompts más restrictivos, requisito de citación

3. Alta Latencia

Solución: Caché, recuperación asíncrona, reducción del número de chunks

Conclusión

La arquitectura RAG es un componente crítico que aumenta la fiabilidad de los LLMs en aplicaciones de IA empresarial. La elección adecuada del modelo de embedding, la base de datos vectorial y la estrategia de recuperación forma la base de una implementación RAG exitosa.

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