Empresa de desarrollo LlamaIndex y RAG para sistemas de datos en producción

LlamaIndex está diseñado en torno a los datos (ingesta, indexación y recuperación), lo que lo hace muy adecuado para RAG centrado en documentos sobre bases de conocimiento privadas. LangChain es más amplio para la orquestación general de agentes y herramientas. No son excluyentes y a menudo los combinamos; elegimos según sus datos, su latencia y las restricciones de su equipo, no según las modas.

RAG suele ser el primer paso adecuado cuando las respuestas deben reflejar documentos actuales, privados o que cambian con frecuencia, porque ancla las respuestas en evidencias recuperadas y es mucho más barato mantenerlo al día. El ajuste fino encaja con un estilo o formato fijos o con tareas acotadas. Muchos sistemas de producción usan RAG como columna vertebral y reservan el ajuste fino para comportamientos concretos.

El chunking lo determinan la estructura de los documentos y los patrones de consulta, no un número fijo de tokens. Usamos parseo con conocimiento del layout, chunking semántico y jerárquico y enriquecimiento de metadatos, y validamos las decisiones con un conjunto de evaluación de la recuperación, de modo que el tamaño y el solapamiento de los chunks se ajusten a una relevancia medible y no a conjeturas.

Depende de la escala, del alojamiento y de la infraestructura existente. A menudo empezamos con pgvector cuando ya se ejecuta Postgres y pasamos a Qdrant, Weaviate o Pinecone cuando se necesita más rendimiento, filtrado avanzado u operaciones gestionadas. Los requisitos de residencia de datos y de cumplimiento suelen decidir la elección final.

Limitamos la generación al contexto recuperado, exigimos citas en línea y ajustamos la recuperación y el reranking para que la evidencia adecuada llegue al modelo. Añadimos comprobaciones de anclaje de las respuestas y gestión de la confianza para que el sistema pueda declinar o escalar cuando la evidencia es débil, y medimos la fidelidad de forma continua en la evaluación.

Sí. Asociamos metadatos de permisos a los documentos y los aplicamos como filtros dentro de la recuperación, de modo que cada usuario solo recupera el contenido que está autorizado a ver. Las políticas de acceso se aplican en el momento de la consulta y se registran, lo que mantiene RAG alineado con su modelo de autorización y con sus requisitos de auditoría.

Tratamos los documentos de origen, los embeddings y los índices como almacenes de datos personales: se identifica la PII, se controla el acceso, se documenta el tratamiento y admitimos la supresión y la rectificación tanto en los documentos originales como en los embeddings derivados. La residencia de datos en la UE para el almacén vectorial y la inferencia se configura donde se requiera.