¡Felicidades por haber llegado hasta el final! Has completado un viaje intensivo y práctico. Vamos a tomarnos un momento para recapitular todo lo que hemos aprendido y construido.
Nuestro Punto de Partida: El RAG Básico y sus Fallos
Comenzamos construyendo un sistema RAG básico. Rápidamente descubrimos sus limitaciones en el mundo real: al intentar recuperar información amplia, como un índice completo, el sistema fallaba. La razón era la «amnesia contextual»: al dividir los documentos en chunks, se perdía el contexto entre ellos, haciendo que la búsqueda semántica fuera imprecisa.
La Solución 1: El RAG Contextual
Para resolver esto, implementamos una técnica avanzada: el RAG Contextual. Aprendimos a usar un LLM para enriquecer cada chunk con el contexto que le rodea antes de guardarlo. El resultado fue una mejora drástica en la precisión, permitiendo a nuestro agente responder a preguntas complejas que antes no podía.
La Solución 2: El Pipeline de Actualización Dinámica
Luego, nos enfrentamos a otro problema del mundo real: los datos estáticos. Construimos un pipeline de actualización dinámica utilizando el patrón «Borrar y Añadir». Ahora, nuestro sistema puede monitorizar una carpeta y gestionar automáticamente el ciclo de vida completo de su conocimiento: añadiendo nuevos documentos y reemplazando los antiguos cuando se actualizan.
La Alternativa: Explorando CAG (Cache-Augmented Generation)
Finalmente, exploramos CAG como una alternativa más rápida y sencilla, impulsada por las gigantescas ventanas de contexto de los modelos modernos. Aprendimos a implementarlo con OpenAI y Anthropic. Sin embargo, también descubrimos sus limitaciones prácticas:
- Es ideal para documentos grandes pero finitos.
- No es adecuado para bases de conocimiento masivas o que se actualizan constantemente.
- Nos encontramos con los límites de tasa (rate limits), recordándonos que incluso con ventanas de contexto enormes, existen restricciones prácticas.
Lo que Has Construido
No solo has aprendido teoría. Has construido una serie de flujos de trabajo funcionales y profesionales:
- Un pipeline de ingesta y recuperación para un RAG básico.
- Un sistema de ingesta avanzado con enriquecimiento contextual.
- Un pipeline dinámico para la actualización de archivos.
- Agentes CAG funcionales con OpenAI y Anthropic.
Espero sinceramente que hayas disfrutado este viaje y que el curso te haya proporcionado una estructura sólida para implementar flujos de trabajo prácticos, ya sea en tu propio negocio, para clientes, o simplemente para automatizar tu día a día y liberarte de tareas manuales.
Muchas gracias por acompañarme.