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Guías prácticas sobre context engineering, agentes de IA, RAG y workflows. 59 artículos publicados.
Cómo evaluar un sistema RAG con RAGAS
Guía práctica para evaluar sistemas RAG usando el framework RAGAS. Cubre las 4 métricas principales, configuración inicial, interpretación de resultados y cómo iterar para mejorar.
Contextual retrieval de Anthropic: qué es y cómo implementarlo
Guía completa sobre contextual retrieval, la técnica de Anthropic que añade contexto semántico a cada chunk antes de indexarlo. Mejora el retrieval hasta un 67% con implementación paso a paso.
Cómo mejorar la precisión de un sistema RAG: reranking, hybrid search y query expansion
Técnicas avanzadas para mejorar la calidad del retrieval en sistemas RAG: reranking, búsqueda híbrida, query expansion, HyDE y filtrado por metadatos. Con ejemplos de implementación.
Cómo elegir base de datos vectorial para RAG: Pinecone, Qdrant, pgvector y más
Comparativa práctica de las bases de datos vectoriales más usadas en 2025: Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector y Supabase. Cuándo usar cada una y cuál elegir para tu proyecto.
Estrategias de chunking para RAG: cómo dividir documentos correctamente
El chunking es el paso más infraestimado del RAG. Una mala estrategia de división de documentos arruina la calidad del sistema entero. Guía completa de estrategias, tamaños y errores frecuentes.
Cómo crear una base de conocimiento para IA
Una base de conocimiento bien construida es el corazón de cualquier sistema RAG. Aprende cómo preparar, estructurar y mantener tus documentos para que la IA los use bien.
Qué son los embeddings
Los embeddings son representaciones numéricas del significado del texto. Son la base de RAG, búsqueda semántica y muchos sistemas de IA. Aquí los explicamos sin matemáticas.
RAG vs Fine-tuning: cuándo usar cada uno (guía de decisión)
RAG y fine-tuning son dos formas de mejorar un LLM con tu información específica. No son intercambiables. Esta guía explica cuándo usar cada uno, los costes reales y cómo combinarlos.
Qué es RAG explicado de forma simple
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite a los modelos de IA responder con información actualizada y verificable. Aquí lo explicamos paso a paso, sin jerga innecesaria.
Arquitectura de un pipeline RAG avanzado
Un RAG básico recupera documentos y los pasa al modelo. Un RAG avanzado hace preguntas inteligentes, reordena resultados y valida respuestas. Aquí la arquitectura completa.