Un desarrollador chino comparte su viaje de ingeniería para construir un sistema de QA sin alucinaciones para una aplicación de lectura con IA. El desafío principal era garantizar que las respuestas se basaran estrictamente en el texto original del libro, con trazabilidad con un solo clic a párrafos específicos. El artículo describe tres iteraciones: RAG ingenuo inicial, búsqueda mejorada con fragmentación y reclasificación, y una arquitectura final que combina restricciones de citas estrictas con indexación eficiente. El autor enfatiza las compensaciones entre costo, latencia y precisión, y proporciona consejos prácticos para evitar errores comunes como la alucinación por búsqueda fuera de contexto. Esta es una lectura obligada para ingenieros que trabajan en lectura con IA, QA documental o aplicaciones RAG.
Este artículo detalla un proceso de ingeniería de tres iteraciones para lograr respuestas a preguntas sin alucinaciones en una aplicación de lectura con IA, donde las respuestas se basan estrictamente en el texto del libro y se pueden rastrear hasta párrafos específicos. Ofrece lecciones valiosas para cualquiera que construya sistemas RAG o de QA documental.