La generación aumentada por recuperación (RAG) se ha convertido en una técnica fundamental para basar los grandes modelos de lenguaje en conocimiento externo, abordando problemas como datos de entrenamiento obsoletos y alucinaciones. Este artículo ofrece un tutorial paso a paso para construir un pipeline RAG ingenuo con LangChain, un framework popular para orquestar flujos de trabajo LLM. El autor demuestra cómo ingerir documentos, dividirlos en fragmentos, generar embeddings y almacenarlos en una base de datos vectorial para una búsqueda de similitud eficiente. El paso de recuperación obtiene el contexto relevante, que se pasa al LLM para generar una respuesta fundamentada. Si bien el tutorial cubre los componentes esenciales, se mantiene en un nivel básico, omitiendo temas avanzados como la reescritura de consultas, el reordenamiento o las estrategias de búsqueda híbrida. Para desarrolladores nuevos en RAG, sirve como un punto de entrada claro, pero los profesionales experimentados pueden encontrar falta de profundidad. Los ejemplos de código son sencillos y pueden adaptarse a varios tipos de documentos y almacenes vectoriales, lo que lo convierte en una referencia práctica para la creación de prototipos.
Una guía práctica para implementar un pipeline RAG básico con LangChain, que cubre la ingesta de documentos, la vectorización y la generación por recuperación para basar las respuestas del LLM en datos externos.