[Traducción] Guía para quienes navegan por el mundo de RAG

Un artículo que recorre de punta a punta todo el proceso de embeddings y búsqueda de información —desde los conceptos y limitaciones de los embeddings, la creación y etiquetado de datasets, la evaluación de distintos modelos listos para usar, híbridos y re-ranking, el fine-tuning y la optimización de modelos de embeddings, hasta la interpretabilidad—.

Temas que aborda

• Discusión sobre los embeddings y su capacidad de generalización (Generalizability)
• Construcción y etiquetado de datasets con humanos + LLM
• Evaluación de 17 modelos de búsqueda
• Decisión de “dividir o no dividir en chunks” al usar modelos de embeddings de contexto largo
• Búsqueda híbrida y re-ranking
• Evaluación de servicios comerciales de búsqueda SaaS
• Fine-tuning de modelos de embeddings
• Optimización de modelos de embeddings y búsqueda vectorial
• Implementación de búsqueda neuronal interpretable (Interpretable)