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Sébastien TIMONER
Experto en desarrollo web y gestión de equipos técnicos, me especializo en la creación y optimización de soluciones digitales de alto rendimiento. Gracias a un profundo dominio de tecnologías modernas como React.js, Node.js, TypeScript, Symfony, Docker y FrankenPHP, garantizo el éxito de proyectos SaaS complejos, desde el diseño hasta la implementación, para empresas de diversos sectores.
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) modernos son impresionantes, pero tienen una limitación importante: su conocimiento está fijado en sus pesos, lo que dificulta la actualización y extensión de su conocimiento. Retrieval-Augmented Generation (RAG) es un enfoque diseñado para abordar este problema. Introducido por Meta en 2020, conecta un modelo de lenguaje a una base de conocimiento externa (por ejemplo, un conjunto de documentos) para que pueda incorporar información actualizada y específica en sus respuestas. En la práctica, para cada pregunta formulada, el sistema RAG primero extrae contenido relevante de su base documental, luego genera una respuesta combinando este contexto recuperado con las capacidades lingüísticas del LLM.
Nota: El código fuente completo del proyecto de ejemplo mencionado en este artículo está disponible en GitHub.
¿Qué es RAG y por qué utilizarlo?
Arquitectura de un sistema RAG
Implementación práctica con TypeScript
Análisis de código y mejores prácticas
Ventajas del stack tecnológico
Temas avanzados
Retrieval-Augmented Generation (RAG) significa literalmente "generación aumentada por recuperación". La idea es separar el conocimiento del modelo. En lugar de intentar incorporar toda la información en los parámetros de un LLM (mediante costosos fine-tuning) o diseñar un modelo clásico que prediga respuestas a partir de datos, permitimos que el modelo principal genere texto y lo aumentamos con una fase intermedia de recuperación de información. Una típica pipeline RAG funciona así:
Este proceso permite al modelo basarse en conocimientos externos específicos en el momento de la generación, sin tener que memorizarlos permanentemente. Puede compararse con un ser humano que, ante una pregunta, consultaría libros o documentos de referencia antes de responder: el LLM "consulta su biblioteca" antes de hablar.
El enfoque RAG es particularmente útil cuando un asistente conversacional debe gestionar una base de conocimiento en evolución o extensa. Aquí hay algunos ejemplos de casos de uso concretos en los que RAG sobresale en comparación con los métodos clásicos:
Chatbots documentales: Un asistente alimentado por la documentación técnica de una empresa, capaz de responder a preguntas de desarrolladores o clientes extrayendo directamente de manuales, bases de conocimiento internas o incluso código fuente. Por ejemplo, el modelo puede estar conectado a especificaciones de API o al código de un proyecto de código abierto para explicar cómo funciona una función o por qué se eligió un diseño determinado.
FAQ dinámicas: En un contexto de servicio al cliente, un chatbot RAG puede responder a preguntas frecuentes (FAQ) basándose en las últimas políticas o datos de producto. Si una política (por ejemplo, condiciones de devolución) cambia, solo es necesario actualizar el documento de referencia y el bot lo tendrá en cuenta inmediatamente, sin necesidad de reentrenamiento. Esto lleva a FAQ siempre actualizadas con la posibilidad de citar la fuente de información para respaldar la respuesta.
Asistentes legales: Un asistente puede ayudar a abogados o juristas encontrando pasajes relevantes en una base de datos de leyes, jurisprudencia o contratos para una determinada pregunta, y luego formulando la respuesta en lenguaje natural. El modelo no necesita conocer de memoria todo el código civil; solo debe buscar los artículos pertinentes. Lo mismo se aplica a un asistente médico que podría consultar bases de datos de publicaciones científicas o protocolos médicos para proporcionar respuestas basadas en los conocimientos clínicos más recientes.
Asistente de programación: Este es el caso de nuestro proyecto de ejemplo – un asistente que conoce el contenido de un repositorio de código y puede responder a preguntas sobre este código (arquitectura, rol de un módulo, posibles errores, etc.). En lugar de entrenar un modelo especializado en programación, utilizamos un LLM generalista aumentado por la búsqueda de archivos de código relevantes en el repositorio.
Un sistema RAG completo típicamente incluye los siguientes componentes:
Indexación y almacenamiento
Pipeline de consulta
Generación y postprocesamiento
typescript
Para nuestra implementación, hemos elegido un stack moderno y potente:
Esta combinación ofrece un excelente equilibrio entre rendimiento, comodidad de desarrollo y flexibilidad.
Comencemos con la inicialización de nuestro proyecto:
bash
typescript
La indexación es una fase crucial en un sistema RAG. Implica la conversión de documentos en bruto en chunks de tamaño apropiado y luego la generación de embeddings para cada chunk.
typescript
typescript
typescript
La división de documentos en chunks es una fase crítica que influye directamente en la calidad de los resultados. Algunas mejores prácticas:
La calidad de la búsqueda semántica es esencial:
La construcción de prompts es un arte que influye fuertemente en la calidad de las respuestas:
typescript
Bun ofrece ventajas significativas para este tipo de aplicación:
LangChain simplifica notablemente el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM:
Ollama permite ejecutar modelos de lenguaje localmente con gran flexibilidad:
Qdrant es una base de datos vectorial moderna diseñada para búsqueda semántica:
Para medir la calidad de un sistema RAG:
El Retrieval-Augmented Generation representa un avance significativo en la forma en que podemos utilizar los modelos de lenguaje para casos de uso específicos. Al separar el conocimiento del modelo de generación, RAG permite crear asistentes de IA más precisos, actualizados y transparentes.
Nuestra implementación con TypeScript, Bun, LangChain, Ollama y Qdrant demuestra que ahora es posible construir potentes sistemas RAG con tecnologías modernas y accesibles. Este enfoque allana el camino para una nueva generación de asistentes de IA capaces de razonar sobre bases de conocimiento específicas mientras mantienen la fluidez y coherencia de los grandes modelos de lenguaje.
No dudes en explorar el código fuente completo en GitHub y adaptarlo a tus propios casos de uso. RAG es una tecnología en evolución, y hay numerosas oportunidades de innovación en este emocionante campo.