RAGRAG de A a Z: obtén documentos y luego responde
Construye un pipeline RAG completo con Spring AI: particiona documentos, crea embeddings, busca vectores, ensambla prompts con fuentes y prueba cada paso.
¿Por qué buscar todo cuesta tanto?: explicación detallada con ejemplos (RAG)
La búsqueda plana en RAG tiene complejidad O(n) y es completamente exacta, pero resulta costosa con datos grandes. El artículo explica IVF, nprobe y el equilibrio entre recall/velocidad a través de ejemplos en Java.
Los LLM necesitan pruebas para responder bien: RAG explicado
Los LLM no conocen automáticamente los datos privados de tu empresa. Este artículo explica el mecanismo de RAG, por qué el retrieval determina la calidad de las respuestas, con ejemplos Java funcionales.
De fragmentos encontrados a respuestas con evidencia en RAG
Encontrar fragmentos relevantes no significa tener una respuesta. El artículo guía un pipeline de rerank, búsqueda híbrida y fundamentación para que el LLM dé respuestas con evidencia y sepa rechazar cuando no hay suficientes datos.
Embeddings búsqueda de significado: explicación detallada con ejemplos
Aprende cómo embedding transforma texto en vectores para coincidencias semánticas, aplicado a RAG con ejemplos de código Java ejecutables.