RAG & embeddings

RAG (generación aumentada por recuperación) conecta un modelo de lenguaje con una base de conocimiento propia, y los embeddings son las representaciones numéricas que hacen posible buscar por significado y no por palabras exactas. Juntos permiten que un LLM responda con información tuya, actualizada y verificable.

Acá muestro cómo armo pipelines de RAG de punta a punta: cómo trocear documentos, indexarlos y recuperar el contexto justo para cada consulta. Es una de las arquitecturas que más uso, porque resuelve el problema real de que un modelo no conoce tus datos.