RAG significa xeración aumentada por recuperación. Nun sistema deste tipo, a aplicación busca información pertinente nos documentos autorizados e entrégalla a un modelo como contexto para responder. Non necesita incorporar cada documento aos parámetros do modelo.
Iso permite traballar con coñecemento propio, pero non garante por si só respostas correctas. Se se recupera unha instrución obsoleta, se falta unha páxina ou se unha cita non apoia o que se afirma, a resposta pode resultar convincente e equivocada.
O proxecto útil non consiste en «subir PDFs». Consiste en organizar as fontes, respectar os accesos e comprobar que o sistema sabe responder, citar e recoñecer cando non dispón de información suficiente.
Dúas rutas: preparar o coñecemento e responder á consulta
A preparación pode suceder cando cambia un documento. A consulta sucede cada vez que alguén formula unha pregunta. Separalas permite actualizar unha fonte sen reconstruír todo o asistente e investigar se un fallo procede da lectura do documento ou da resposta.
A indexación prepara fragmentos; a consulta recupera só os permitidos e conserva a súa procedencia ata a resposta.
- Documentos
Fontes identificadas, versión e permisos.
- Lectura e fragmentación
Texto, táboas e unidades de significado.
- Embeddings e metadatos
Representacións para buscar; procedencia para verificar.
- Índice vectorial e textual
Estruturas de busca, non a fonte de verdade.
- Recuperación autorizada
Pregunta, identidade e filtros antes de obter contexto.
- Contexto para o LLM
Pasaxes pertinentes coas súas referencias.
- Resposta e fontes
Explicación verificable ou recoñecemento de límites.
A busca vectorial é unha opción frecuente. Pódese combinar con busca textual e filtros sen cambiar o principio de recuperar antes de responder.
O traballo de investigación que popularizou RAG combina recuperación e xeración en tarefas de coñecemento. Nun proxecto empresarial, o deseño tamén debe resolver cuestións operativas como permisos, versións e actualización; non aparecen resoltas por escoller unha base vectorial.
Antes dos embeddings: un inventario de fontes
Comeza por identificar que documento é válido para cada tema. Se hai dous manuais con instrucións distintas, a busca pode recuperar ambos e a resposta mesturalos. A persoa responsable do coñecemento debe decidir a versión vixente e o tratamento dos arquivos históricos.
- Identificador estable e ligazón á fonte orixinal.
- Versión, data de vixencia e persoa ou unidade responsable.
- Tipoloxía, idioma e ámbito de aplicación.
- Permisos e restricións de uso.
- Procedemento de alta, actualización e retirada.
Nos PDFs, comproba a orde de lectura e a extracción de táboas. Unha columna mal asociada pode cambiar o significado dun importe ou dunha condición. Se a documentación é unha imaxe escaneada, o OCR introduce unha fase adicional que se debe avaliar; a guía de automatización documental explica esas comprobacións.
Fragmentar sen perder o significado
O chunking divide o documento en unidades que se poden recuperar. Un tamaño fixo é fácil de programar, pero pode separar unha regra da súa excepción. Unha política de viaxes, por exemplo, debería conservar a relación entre o límite de gasto, as condicións e o procedemento de aprobación.
Un embedding representa un texto mediante números que permiten comparar proximidade semántica. Esa proximidade non é unha proba de verdade nin garante que o fragmento responda á pregunta. Unha referencia exacta de produto pode recuperarse mellor con busca textual; unha pregunta expresada con vocabulario distinto pode beneficiarse da busca semántica.
Unha estratexia híbrida pode combinar ambas e reordenar candidatos. Hai que probala con consultas reais: siglas internas, referencias, preguntas curtas e formulacións imprecisas. O número de fragmentos e os limiares deben axustarse con esas probas, non copiarse dunha demostración allea.
O permiso acompaña o documento ata a resposta
A identidade da persoa determina os documentos que poden participar na recuperación. Un filtro só na pantalla chega tarde: se un fragmento restrinxido entra no contexto, a resposta pode revelar o seu contido. Tampouco debería aparecer nunha suxestión de pregunta nin nunha caché compartida con outra persoa.
A documentación de filtros de seguridade de Azure AI Search mostra un patrón de filtrado por identidades ou grupos. É un exemplo de implementación; a aplicación debe conservar a relación entre a identidade autenticada e o filtro, sen permitir que o usuario a substitúa por un valor arbitrario.
| Situación | Resultado esperado |
|---|---|
| Dous perfís consultan o mesmo tema | Cada un recupera só fontes autorizadas |
| Retírase acceso a unha carpeta | A revogación chega ao índice e ás cachés |
| Un documento inclúe unha orde para revelar outro | O texto non altera os permisos |
| Unha ligazón citada require acceso | A apertura da fonte volve comprobar identidade |
Se se utiliza un servizo externo para embeddings ou xeración, parte do contido pode saír da infraestrutura. Cómpre decidir ese fluxo antes de indexar, revisar as condicións aplicables e comparar alternativas de despregamento. RAG non significa automaticamente IA privada.
Citar é permitir comprobar, non decorar a resposta
Cada afirmación relevante debería ter unha referencia que realmente a sustente. A cita debe permitir abrir o documento e, cando sexa posible, a páxina ou sección. Unha referencia a todo un manual de centos de páxinas traslada á persoa case toda a tarefa de verificación.
O asistente debe distinguir entre unha resposta sustentada, fontes contraditorias e ausencia de información. «Non atopei a regra nos documentos dispoñibles» é un resultado útil se permite derivar a consulta. Inventar unha resposta para evitar un silencio invalida o propósito do sistema.
A instrución de citar non abonda. A aplicación pode comprobar que os identificadores citados pertencen aos fragmentos recuperados; a avaliación debe comprobar ademais que o texto apoia a afirmación. Son probas distintas. Unha cita existente pode ser irrelevante.
Tres avaliacións e un procedemento de actualización
| Capa | Pregunta de avaliación | Acción se falla |
|---|---|---|
| Lectura e indexación | O texto e as táboas están completos? | Corrixir extracción ou fonte |
| Recuperación | Atopou a pasaxe necesaria entre as permitidas? | Revisar fragmentos, metadatos e busca |
| Resposta | A explicación é fiel e as citas son suficientes? | Revisar contexto, instrucións e comprobacións |
Prepararíamos preguntas reais con fontes esperadas e preguntas que non teñen resposta. Reservaríamos parte para avaliar cambios sen axustar todo ao mesmo conxunto. Incluiríamos tamén consultas sobre información retirada, documentos contraditorios e intentos de acceso indebido.
Ao substituír un documento, o proceso debe retirar os fragmentos antigos ou marcalos fóra da versión activa. Ao borralo, debe existir unha política que cubra índice, almacenamento e cachés. Unha cola de erros permite detectar fontes que deixaron de actualizarse sen avisar.
Para operación continua, resulta útil rexistrar a versión do índice e as referencias utilizadas, reducindo os datos persoais que quedan nos logs. Así pódese investigar unha resposta sen conservar indiscriminadamente todos os documentos e consultas.
Cando RAG non é a resposta
Para coñecer o stock actual ou o estado dun pedido, unha consulta ao sistema transaccional pode ser máis apropiada ca un índice documental que queda atrasado. Para cálculos, unha ferramenta determinista ofrece mellor control ca pedir ao modelo que deduza importes dun texto.
O fine-tuning modifica o comportamento do modelo mediante adestramento; non substitúe o control de acceso nin a actualización de fontes. Pode ter sentido para un estilo ou tarefa especializada, pero non é un requisito para buscar manuais. A decisión debe apoiarse nunha avaliación do problema concreto.
Se hai poucos documentos ben organizados, unha busca convencional ou unha mellora do arquivo pode resolver a necesidade cun custo menor. Se hai fontes numerosas, preguntas recorrentes e capacidade para manter o coñecemento, un asistente privado conectado á documentación pode merecer unha proba.
Do coñecemento ao proceso
O coñecemento, coas súas fontes e permisos.
Se localizar información está a converterse nun problema, podemos estudar unha arquitectura adaptada á documentación e á infraestrutura que xa utilizades.
Falemos do teu sistema de coñecemento ↗
