RAG pasó de ser un acrónimo de un paper de investigación a aparecer en casi todas las presentaciones en menos de un año. En esencia la receta es sencilla: convertir documentos en vectores, formular una consulta, encontrar fragmentos similares y alimentar un modelo grande. Pero al construir algo útil para producción como un asistente experto de dominio o un bot interno ya aparecen los problemas reales. El particionado puede ser demasiado pequeño y perder contexto o demasiado grande y arrastrar ruido. Las consultas a la base vectorial devuelven algo vagamente relacionado en lugar de lo exacto. Cuando la recuperación falla el modelo inventa respuestas y lo hace con seguridad. La mayoría de los artículos explican el concepto y casi ninguno muestra cómo afinar el sistema.

En este artículo traducido y adaptado describimos un flujo de trabajo práctico y aplicable, siguiendo el ciclo real de un sistema RAG: ETL e indexado para convertir documentos en conocimiento AI nativo, vectorizacion y almacenamiento, recuperación con pre y post procesamiento, generación con manejo de errores y asesores, y finalmente pautas de afinado y patrones avanzados. Todos los conceptos se aplican a cualquier stack aunque los ejemplos originales usaban Spring AI.

ETL y documentos AI nativos Una gran parte de los fallos de RAG ocurren antes de que llegue el primer token al LLM porque los documentos son un desastre. En vez de tratar los PDF como verdad absoluta hay que crear documentos AI nativos: estructura jerárquica clara, listas divididas en grupos lógicos, terminologia consistente y ruido minimo como marcas de agua, tablas gigantes o capturas de pantalla de codigo. Se puede usar un LLM de forma offline para normalizar documentos a Markdown o HTML antes del resto del pipeline.

El pipeline ETL debe tener tres pasos basicos: extraer con lectores para JSON, Markdown, PDF, correo, bases de datos, transformar para dividir, enriquecer y formatear, y cargar en un almacenamiento vectorial. En la transformación es donde se afina la calidad: particionado por tokens o por limites semanticos, enriquecimiento de metadatos usando LLMs para extraer palabras clave y resúmenes, y formateo que controla como se concatena metadata y contenido para la incrustacion.

Particionado Empieza con guias como 500 a 800 tokens por fragmento y prefierelos cuando respeten limites semanticos como encabezados o frases. Evita tanto subpartir que generes medias respuestas como sobrepartir que devuelvas paredes de texto que confunden al modelo. Usa solapamientos solo si hace falta y ajusta por tipo de documento: especificaciones legales necesitan bloques largos, FAQ o soporte mejor con trozos cortos.

Metadatos No confíes solo en similitud textual. Extraer metadata util como tipo, estado, version, fuente, palabras clave y pequeños resúmenes permite filtrar barato en tiempo de consulta y mejora la precision. Diseña la metadata como un indice: type, status, year, source y campos AI adicionales generados en la ingesta.

Vectorizacion y almacenamiento El siguiente paso es elegir un almacen vectorial. Mantener una interfaz simple para insertar, borrar y buscar facilita cambiar entre alternativas como Redis, Qdrant, PGVector o soluciones en la nube. En muchas empresas Java resultan practicas opciones como PGVector porque aprovechan la infraestructura relacional existente y simplifican operaciones. Es importante ajustar dimension de embeddings, tipo de distancia y estrategias de batching para no saturar la API de embeddings ni la base de datos.

Recuperacion No basta lanzar similarity search con la consulta del usuario. Divide la recuperacion en etapas: pre recuperacion, recuperacion y post recuperacion. En pre recuperacion usa transformadores que reescriban consultas ruidosas con un LLM, transformadores de traduccion para usuarios multilingues o compresion del historial en chats multi turno. En la recuperacion aplica filtros de metadata para limitar el espacio de busqueda y tunea topK y umbrales de similitud. En post recuperacion realiza mezcla y deduplicado de listas si consultas varias fuentes y considera re ranking con modelos mas precisos para mejorar precision.

Generacion Integrar la recuperacion con el cliente de chat a traves de asesores facilita orquestar: el asesor lanza la busqueda, ensambla contexto con la pregunta y llama al modelo. Un buen patron es ofrecer plantillas de prompt que obliguen al modelo a rehusar cuando no hay contexto suficiente en vez de inventar. Para mayor control se puede montar un grafo modular donde se encadenen reescritura de consulta, recuperador vectorial y un modulador de como inyectar contexto en el prompt. Cuando la recuperacion no devuelve documentos utiles es recomendable responder con una plantila de rechazo elegante pidiendo mas detalles en lugar de generar contenido erroneo.

Afinado y mejores practicas Antes de tocar umbrales o modelos, define la estrategia de documentos: si el corpus es incompleto o incoherente no hay parametro que lo arregle. Comprueba con pruebas offline generando preguntas realistas y analizando lo que devuelve el recuperador. Para topK y umbral de similitud empieza con 4 a 6 resultados y umbral 0.6 a 0.7 y adapta segun dominio. Para dominios muy estructurados sube el umbral, para datos heterogeneos bajalo y utiliza filtros de metadata. Usa expansiones multi consulta con moderacion porque elevan coste y latencia, y en entornos de alto riesgo separa el chat generico de la Q y A respaldada por la base documental para forzar rechazo cuando la evidencia es pobre.

Patrones avanzados Combina retornos vectoriales con busquedas lexicas y consultas estructuradas para cubrir sinonimos, coincidencias exactas y filtros numericos. Un patron comun es filtrar por metadata, ejecutar busqueda vectorial en ese subconjunto y mezclar en la salida resultados de busqueda por palabras clave. Para grandes corpus usa pipelinas en dos etapas: una busqueda rapida para recall y un re ranking preciso para precision. Arquitecturalmente es util centralizar RAG en un servicio de conocimiento que gestione ETL, stores, filtros y asesores y que exponga una API simple que otros microservicios consuman.

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Resumen RAG no es solo añadir embeddings y pedir al LLM que haga magia. Es una tuberia donde la estrategia documental fija el techo, el ETL determina si lo alcanzas, el almacen y la recuperacion deciden cuanto traes de lo correcto y los asesores y prompts controlan que el modelo use esa informacion de forma segura. Trata cada componente como algo tunable y verificable y tu sistema RAG dejara de ser una demo fragil para convertirse en un producto util. Si quieres que ayudemos a evaluar o migrar tu arquitectura de RAG y a integrar soluciones end to end contacta con Q2BSTUDIO para diseñar una propuesta a medida que contemple seguridad, escalabilidad y retorno de inversion.