La generación aumentada por recuperación (RAG) y el Embedding son tecnologías fundamentales en las aplicaciones modernas de IA. RAG combina una base de conocimientos, mecanismos de recuperación y un gran modelo de lenguaje (LLM) para mejorar la precisión de las respuestas y reducir las alucinaciones. Los Embeddings, por su parte, transforman el texto en vectores numéricos que capturan el significado semántico, permitiendo una búsqueda de similitud eficiente. Esta guía desglosa la teoría detrás de ambos conceptos y muestra cómo funcionan juntos en la práctica. Incluye ejemplos prácticos utilizando bibliotecas populares como transformers y sentence-transformers, lo que la hace accesible para desarrolladores nuevos en el campo. Comprender estas tecnologías es crucial para construir sistemas de IA robustos, desde chatbots hasta herramientas de análisis de documentos.
Una guía completa sobre RAG y Embedding, que cubre conceptos clave e implementación práctica para desarrolladores.