Evaluación
Métricas de generación: fidelidad, relevancia y groundedness
Evaluar con un modelo como juez: cómo se monta, cuánto cuesta y en qué falla más de lo que se admite.
Intelifica
Evaluación
Métricas de recuperación: recall@k, MRR y nDCG
Qué mide cada una, cuál usar según el caso y cómo interpretarlas sin engañarse con un número bonito.
Evaluación
Cómo se mide un RAG: las tres capas de métricas
Recuperación, generación y extremo a extremo. Por qué medir sólo la respuesta final te engaña sistemáticamente.
Arquitectura
RAG sin framework: cuándo el código plano gana
El coste oculto de las abstracciones y los casos en que doscientas líneas propias son la mejor decisión técnica.
LangChain
Orquestadores: LangChain, LangGraph y LlamaIndex
Qué abstrae cada uno, dónde se solapan y cuál encaja con flujos lineales, con grafos o con indexación intensiva.
Comparativa
Comparativa completa de bases de datos vectoriales
Tabla única con los siete motores de la serie: escala, filtrado, híbrido, operativa, licencia y coste.
Prototipado
Chroma, LanceDB y Faiss: prototipar sin infraestructura
Levantar una prueba en una tarde y saber exactamente dónde está la frontera que obliga a migrar.
Pinecone
Pinecone y los gestionados: qué compras cuando pagas
Servicios totalmente gestionados, incluido Atlas Vector Search: ahorro operativo frente a dependencia y factura.
Bases de datos vectoriales
Qdrant, Weaviate y Milvus: código abierto de producción
Arquitectura, modelo de despliegue, filtrado y madurez operativa de los tres motores dedicados más usados.
pgvector
pgvector a fondo: cuándo PostgreSQL es suficiente
Índices HNSW dentro de Postgres, filtrado combinado con SQL, límites reales de escala y coste operativo.
Bases de datos vectoriales
Elegir base de datos vectorial: escala, filtrado, híbrido y coste
Los cuatro criterios que reducen el catálogo a dos o tres candidatos reales en diez minutos.
Reranking
Modelos de reranking: Cohere Rerank, BGE-reranker y cross-encoders
Comparativa práctica de precisión, latencia y coste, con el punto en que el reranking deja de compensar.