7 Buenas prácticas para diseñar un sistema RAG de alto rendimiento
Un sistema RAG bien diseñado puede transformar la forma en que una empresa accede a su conocimiento interno. Descubre las mejores prácticas que garantizan precisión, relevancia y fiabilidad en tus sistemas de Retrieval-Augmented Generation.
1. Utiliza consultas múltiples (Multi-Query Retrieval)
Reformula automáticamente la pregunta del usuario en varias variantes para maximizar la recuperación de información útil. Así evitas depender de una sola formulación que podría ser ambigua.
2. Aplica reranking sobre los resultados
Después de recuperar documentos, reordénalos con un modelo de reranking para priorizar aquellos más relevantes y recientes antes de enviarlos al LLM.
3. Diseña un chunking inteligente
No dividas documentos solo por tamaño fijo. Divide basándote en estructuras semánticas (títulos, párrafos, apartados) para mantener el contexto coherente en cada fragmento.
4. Mejora el prompt engineering
Instruye correctamente al modelo para que use solo el contexto proporcionado, y formule respuestas basadas en evidencia, no en invención. Ejemplo: “Basándote únicamente en el siguiente contenido…”
5. Filtra resultados contextuales antes de generar
No envíes todo al LLM. Selecciona solo los documentos que superen un umbral mínimo de relevancia para evitar confusión en la generación.
6. Actualiza y mantiene la base vectorial
Programa actualizaciones periódicas del índice de vectores. Así te aseguras que la información recuperada es siempre actual y fiable.
7. Controla y evalúa alucinaciones
Integra verificaciones automáticas o scoring de confianza para detectar cuándo una respuesta puede ser inventada o no justificada correctamente.
Implementando estas buenas prácticas, puedes construir sistemas RAG que realmente entiendan y aprovechen el conocimiento de tu organización, evitando errores comunes y mejorando la calidad de las respuestas generadas.
En Vectoriza.me diseñamos arquitecturas RAG personalizadas y optimizadas para empresas que quieren aprovechar su conocimiento interno con IA de última generación.