En los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG), la eficiencia para encontrar información relevante en una gran base de conocimientos es crítica. Esta publicación desglosa la arquitectura central de recuperación, centrándose en dos componentes clave: modelos de embedding y modelos de rerank. Los modelos de embedding convierten texto en vectores densos, lo que permite una búsqueda rápida por similitud semántica. Sin embargo, los resultados iniciales de recuperación pueden ser ruidosos. Los modelos de rerank intervienen para refinar estos resultados, utilizando arquitecturas de cross-encoder más sofisticadas para reordenar candidatos y mejorar la precisión. La publicación explica cómo funcionan juntas estas dos etapas: primero, se recupera un amplio conjunto de candidatos utilizando embeddings; luego, un reranker reduce la lista a los elementos más relevantes. Este enfoque de dos etapas equilibra velocidad y precisión, convirtiéndolo en un patrón estándar en sistemas RAG de producción.
Una guía práctica para la recuperación vectorial en sistemas RAG, que explica los roles complementarios del embedding y el reranking para mejorar la precisión de búsqueda.