Actualización: VAC: Una capa de memoria que hace que los LLMs te recuerden

Introducción: Imagina que tu modelo de lenguaje puede recordar quién eres a lo largo de sesiones, proyectos y tiempo. Los sistemas actuales dependen del contexto de entrada limitado o sufren alucinaciones y pérdida de relevancia. El sistema de memoria VAC propone una arquitectura RAG única que aporta memoria persistente a los LLMs sin alterar sus parámetros internos.

El problema y la solución: Los LLMs guardan memoria estadística estática en sus parámetros. VAC busca habilitar una memoria dinámica mediante recuperación precisa de hechos relevantes sin modificar el modelo. Entre las ventajas clave de VAC están MCA, la evaluación de múltiples candidatos que filtra falsos positivos a nivel de entidad antes de cálculos costosos, y un ranking inspirado en física que trata documentos como planetas con masa y gravedad para priorizar recuperaciones relevantes. VAC además opera de forma modular, limitando el uso del LLM al paso de generación de respuestas para ahorrar costes y mejorar reproducibilidad.

MCA y filtrado: La Multi Candidate Assessment reduce el coste computacional y protege entidades importantes al descartar recuerdos que no cubren suficientes palabras clave de la consulta. Procesos complementarios como búsqueda vectorial con FAISS y técnicas tradicionales BM25 se usan en conjunto para maximizar cobertura.

Ranking inspirado en física: En lugar de depender únicamente de similitud semántica, VAC asigna una medida de masa y calcula una fuerza que aproxima la relevancia entre consulta y memoria, favoreciendo recuerdos con mayor impacto teórico sobre la petición.

Orquestación modular: VAC combina etapas de prefiltrado por cobertura, expansión de sinónimos, búsqueda semántica, búsqueda exacta y reranking de alta precisión antes de pasar el contexto final al LLM generador. Esta orquestación minimiza el ruido y mejora la reproducibilidad de las respuestas.

Pipeline típico en 8 pasos: 1) Clasificación de la consulta (factual, temporal, conceptual); 2) Expansión de sinónimos para aumentar recall; 3) MCA prefilter para reducir candidatos; 4) FAISS con embeddings de alta dimensión para recuperar coincidencias semánticas; 5) BM25 para capturar variaciones exactas; 6) Unión y deduplicación; 7) Reranking con cross-encoder; 8) Generación final por LLM con temperatura baja para respuestas deterministas.

Resultados y métricas: En pruebas comparativas VAC alcanzó 80.1 por ciento de exactitud frente a 75.1 por ciento de Zep y 66.9 por ciento de Mem0. La evaluación incluyó 1 540 preguntas de 100 ejecuciones con distintos seeds y combinó preguntas de salto simple, multi-hop, temporales y de sentido común. Cobertura por componente: MCA 40-50 por ciento, FAISS 65-70 por ciento, BM25 50 por ciento; la unión de los tres alcanza entre 85 y 95 por ciento. Conclusión clave: ningún método aislado es suficiente, la combinación recupera lo que cada técnica individual puede perder.

Reproducibilidad y experiencia de código abierto: VAC está diseñado para resultados verificables y deterministas cuando se fijan seeds. El sistema incluye orquestación reproducible para facilitar auditoría y pruebas continuas.

Cómo encaja VAC con soluciones empresariales: En Q2BSTUDIO aplicamos estos avances a proyectos reales de software a medida y aplicaciones a medida, integrando agentes IA, pipelines de memoria persistente y seguridad desde el diseño. Nuestra experiencia abarca inteligencia artificial aplicada a empresas, ciberseguridad y pentesting, servicios cloud AWS y Azure, y soluciones de inteligencia de negocio como Power BI. Si buscas potenciar agentes IA o implantar IA para empresas con memoria contextual robusta, podemos ayudar con desarrollos a medida y arquitecturas seguras.

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