De RAG a la producción: lecciones aprendidas a escala
La estrategia de fragmentación importa más que la elección del modelo
La decisión de mayor influencia en un proceso de RAG es cómo fragmentar sus documentos fuente. La superposición de fragmentos semánticos con preservación de metadatos supera consistentemente a las ventanas de tokens de tamaño fijo, especialmente en corpus heterogéneos.
La recuperación híbrida supera a la búsqueda vectorial pura
La combinación de la búsqueda de palabras clave BM25 con la recuperación de vectores densos y un reclasificador de codificador cruzado produce una recuperación significativamente mejor que cualquier método de recuperación único. Vemos mejoras del diez al veinte por ciento en la precisión de las respuestas con este enfoque híbrido en cada implementación.
Monitoreo de la calidad de la recuperación
En producción, la calidad de la recuperación varía a medida que se actualizan los documentos fuente. Ejecutamos conjuntos de evaluación automatizados todas las noches que comparan los resultados de la recuperación con conjuntos de pruebas seleccionados y alertan cuando la recuperación cae por debajo de los umbrales aceptables.
ActiveMotion Team
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