La mayoría de los equipos atribuyen los fallos de recuperación a un modelo de embeddings débil, a un retriever mal ajustado o a prompts mal diseñados. Tras implementar sistemas de IA en entornos reales he visto otra causa más común y silenciosa: la deriva en la ingestión. En sistemas RAG reales la ingestión se realiza en origen y si ese texto de entrada está ruidoso, inconsistente o estructuralmente dañado, todos los componentes aguas abajo heredan esos errores.

Qué es la deriva de ingestión - la ingestión drift ocurre cuando tareas repetitivas y mecánicas de extracción y normalización cambian ligeramente con el tiempo. No suele ser un error de diseño sofisticado sino una pérdida gradual de estructura y limpieza que termina rompiendo la experiencia de recuperación.

Patrones frecuentes de deriva de ingestión observados en producción - extracción inconsistente entre formatos como PDF, HTML, Markdown o Confluence que produce textos diferentes; colapso de jerarquía de encabezados que aplana H1 a H6; diferencias en espaciado o puntuación que rompen límites de chunk; codificaciones mixtas que cambian límites de tokens; artefactos invisibles como ruido OCR, etiquetas HTML ocultas o caracteres unicode no visibles; metadatos desalineados respecto al contenido; versiones de documentos que evolucionan y ya no coinciden con embeddings antiguos; tabulaciones, listas y elementos estructurados que desaparecen durante el pipeline; segmentación inconsistente que depende de una estructura limpia que puede perderse.

Por qué importa - ninguno de estos fallos requiere habilidades de muy alto nivel para corregirlos, pero cuando se quedan sin control deterioran todo el flujo de RAG y generan fallos de recuperación que parecen misteriosos.

Técnicas rápidas de detección temprana que uso - comparara la extracción de la semana pasada con la de esta semana para detectar drift en diffs antes de que afecte a la recuperación; inspeccionar la profundidad de encabezados para detectar colapso de niveles; monitorizar la varianza en el recuento de tokens para encontrar desviaciones por codificación; ejecutar dos extractores sobre el mismo archivo y comparar estructura; buscar secciones vacías que indiquen extracciones parciales; verificar preservación de tablas y listas; re-embeder una muestra semanalmente y comparar distancias vectoriales para detectar cambios.

Microarreglos prácticos que estabilizan pipelines RAG - forzar un estándar único de extracción manteniendo la misma cadena de herramientas y versiones sin mezclar extractores; eliminar caracteres ocultos antes de cualquier otra limpieza para que no terminen en embeddings; normalizar jerarquía de encabezados y preservar estructura; uniformizar codificación a UTF-8 al inicio de ingestión; tratar tablas como elementos de primera clase extrayéndolas a JSON o Markdown; fijar la versión del pipeline de ingestión para evitar drift por actualizaciones; rechazar estructuras ambiguas o inválidas y parar la pipeline temprano si el fichero está mal formado; seguir la deriva con checksums semanales MD5 o SHA para atrapar cambios estructurales; re-chunk sólo tras verificar que el texto es idéntico al previo.

Estos microarreglos detienen más del 80 por ciento de las fallas aparentemente misteriosas que veo en despliegues RAG. Cuando la ingestión se convierte en catastrófica es porque aparecen casos límite complejos como PDFs con layouts complejos o OCR inconsistente; HTML profundamente anidado que se extrae de forma impredecible; documentación multiformato combinando Markdown, HTML y Confluence; documentos que se actualizan semanalmente sin re-ingestión; y bases de conocimiento donde tablas o metadatos cambian con frecuencia. En esos casos la solución no es afinar el retriever sino reestructurar el pipeline de ingestión.

Cuándo no sobrediseñar la ingestión - si el dataset es pequeño, estático o raramente actualizado, una extracción y limpieza manual puede bastar. Pero para datasets evolutivos o multi-formato la consistencia en la ingestión es crítica.

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Resumen final - la recuperación rara vez falla primero. La ingestión falla primero. Invertir en estándares de extracción, detección temprana y microarreglos operativos reduce incidentes, mejora la previsibilidad de sistemas RAG y protege la inversión en modelos y retrievers.