Vídeos complementarios

Cómo crear un RAG de producción — vídeos complementarios

El artículo explica qué cambia cuando un sistema RAG pasa de un cuaderno al tráfico real: casos límite de ingesta, elección de embeddings, recuperación híbrida, rerankers y el sistema de evaluación que exige resultados a todo el pipeline. Estas dos charlas del AI Engineer Summit son las explicaciones en vídeo más claras: una presenta desde LlamaIndex el aspecto de un stack RAG real de producción; la otra recoge las dificultades que el autor principal del artículo académico original sobre RAG ha encontrado al desplegarlo para clientes de Fortune 500.

Selección principal

18:34
Cómo crear aplicaciones RAG listas para producción: Jerry Liu

AI Engineer

El CEO de LlamaIndex explica la distancia entre una «demostración ingenua de RAG» y un pipeline real: small-to-big retrieval (recuperación de pequeño a grande), enrutamiento de subpreguntas, búsqueda híbrida y evaluación. La estructura de sus diapositivas se corresponde casi directamente con las secciones del pipeline del artículo; conviene verlo primero y releer después el artículo teniendo presentes sus diagramas.

Qué aprenderás: Identificarás los controles de producción que faltan en las demostraciones ingenuas de chat con documentos.

Qué ver o saber antes: Haber construido o evaluado un prototipo básico de RAG.

Nota de AI Expert: Las API de LlamaIndex y los componentes recomendados cambian, pero las carencias de producción son duraderas: calidad de la ingesta, enrutamiento de recuperación, reranking, evaluaciones y observabilidad. Comprueba los valores predeterminados vigentes de la biblioteca antes de implementar.

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También merece la pena

16:56
Agentes RAG en producción: 10 lecciones aprendidas — Douwe Kiela, creador de RAG

AI Engineer

Douwe Kiela dirigió en FAIR el artículo académico original sobre RAG y ahora despliega RAG en empresas reguladas. La charla se centra en lo que deja de funcionar a escala: estrategias de fragmentación que no resisten 100k documentos; «la precisión es un requisito mínimo, el verdadero problema es la imprecisión»; y por qué la atribución y la observabilidad importan más que el modelo de embeddings. Ofrece una buena calibración antes de releer las secciones del artículo sobre evaluación y monitorización.

Qué aprenderás: Comprenderás qué falla cuando RAG llega a entornos empresariales regulados y de alto riesgo.

Qué ver o saber antes: Conocer la canalización básica de RAG y por qué importa la atribución.

Nota de AI Expert: Es un material de advertencia sólido sobre producción. Utilízalo para someter a prueba las decisiones de arquitectura —en especial permisos, atribución, observabilidad y confianza del usuario— antes de debatir detalles menores del modelo de embeddings.

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