Construir un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) robusto requiere más que un buen modelo: exige un preprocesamiento de documentos de alta calidad. Este artículo aborda los desafíos prácticos de ingerir documentos empresariales en formatos Word, PDF y Markdown. Cubre técnicas de análisis, extracción de texto y pasos de limpieza para eliminar ruido como encabezados, pies de página y artefactos de formato. El autor comparte consejos prácticos para manejar tablas, imágenes y diseños complejos, comunes en documentos corporativos. Para desarrolladores e ingenieros que trabajan en pipelines RAG, este contenido es una referencia valiosa para evitar errores comunes y mejorar la precisión de recuperación. El valor comercial es alto ya que las empresas adoptan cada vez más RAG para la gestión del conocimiento y el soporte al cliente. Aunque la publicación es tipo tutorial, los conocimientos son perdurables y aplicables en todos los proyectos.
Una guía práctica para el preprocesamiento de documentos en pipelines RAG empresariales, que cubre el análisis y la limpieza de Word, PDF y Markdown para mejorar la calidad de recuperación.