RAG significa Retrieval-Augmented Generation y es una técnica para potenciar modelos de lenguaje con conocimiento externo. En lugar de confiar solo en lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento, un sistema RAG almacena documentos en una base de datos vectorial y los convierte en vectores. Cuando un usuario formula una pregunta, el sistema recupera los fragmentos más relevantes y los pasa al modelo, que genera la respuesta basándose en ese contexto. Es similar a un estudiante que consulta un libro de texto antes de responder, lo que mejora la precisión frente a respuestas inventadas.

1 Crear una cuenta en Google Cloud Para empezar necesita una cuenta en Google Cloud. Google ofrece para nuevos usuarios un crédito inicial que puede usar en servicios como Vertex AI. Regístrese con su cuenta Gmail y configure un proyecto donde habilitar APIs.

2 Activar la API de Vertex AI En la consola de Google Cloud abra APIs y Servicios y busque la API de Vertex AI. Seleccione la API y actívela para el proyecto en el que trabajará.

3 Crear una cuenta de servicio En IAM y Administración cree una cuenta de servicio dedicada para acceder a Vertex AI. Asigne un rol con permisos adecuados como Vertex AI User. Genere una clave en formato JSON y descargue ese archivo, que servirá para autenticar las llamadas desde su código.

4 Inicializar proyecto Node y librerias Cree un proyecto Node.js con npm init -y y agregue las librerías necesarias para integrar LangChain, Pinecone y Vertex AI. Entre las utilidades estarán los conectores para Pinecone, el cliente oficial de Pinecone, los adaptadores de Vertex AI y herramientas para dividir documentos. Estos componentes permiten extraer texto de PDFs, partirlo en fragmentos y calcular embeddings con Vertex AI para indexarlos.

5 Qué vamos a construir El objetivo es un sistema RAG que responda preguntas sobre la política interna de una empresa. En la práctica: tomamos un PDF con la política, lo fragmentamos, calculamos embeddings con Vertex AI, los almacenamos en Pinecone y en tiempo de consulta recuperamos los fragmentos relevantes para que el LLM genere una respuesta basada solo en ese contexto.

6 Cargar el documento y configurar Pinecone Primero extraiga el contenido del PDF con un loader apropiado y use un text splitter para crear fragmentos de tamaño adecuado con solapamiento para preservar contexto. En Pinecone cree un index con dimensiones compatibles con el modelo de embeddings que use, por ejemplo dimension 768 y metric cosine si su embedding produce vectores de 768 dimensiones. Configure las claves de API de Pinecone y el fichero de credenciales de Google en variables de entorno para que el servicio pueda autenticarse.

7 Guardar los embeddings en Pinecone y buenas prácticas Genere embeddings de cada fragmento con Vertex AI y suba esos vectores al index de Pinecone junto a metadatos que permitan recuperar el origen del texto. Use concurrencia controlada para no sobrecargar las APIs y compruebe en la consola de Pinecone que los vectores se indexaron correctamente. Mantenga el tamaño de fragmento y el solapamiento balanceados para optimizar la calidad de las respuestas.

8 Recuperación y respuesta con LLM En tiempo de consulta realice una búsqueda de similitud en Pinecone para obtener los fragmentos más relevantes. Construya un prompt que incluya una instrucción de sistema con reglas claras de no inventar respuestas y una sección con los fragmentos recuperados como contexto. Envíe esa combinación a un modelo de Vertex AI como Gemini para obtener una respuesta precisa y con referencias al contenido indexado.

Recomendaciones de despliegue y seguridad Piense en control de acceso a las claves, rotación de credenciales y en minimizar datos sensibles en los vectores. Para auditoría guarde trazabilidad de las consultas y las porciones de texto usadas para cada respuesta. Para mejorar la escalabilidad considere cachés de resultados frecuentes, pipelines de ingesta automáticos y monitorización de costes en Google Cloud y Pinecone.

Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos integración completa de sistemas RAG con Vertex AI, Pinecone y LangChain, diseñadas para empresas que necesitan respuestas precisas sobre sus documentos corporativos. Si su proyecto requiere asesoría en Inteligencia artificial o migración y operación en servicios cloud AWS y Azure podemos ayudarle a acelerar la puesta en producción, garantizar seguridad y optimizar costes.

Servicios relacionados y palabras clave Somos expertos en aplicaciones a medida y software a medida, soluciones de inteligencia artificial e ia para empresas, agentes IA conversacionales, servicios inteligencia de negocio y power bi, así como en ciberseguridad y pentesting para proteger sus datos. También trabajamos en automatización de procesos y desarrollo de pipelines de datos para alimentar sistemas RAG y modelos de lenguaje en producción.

Conclusión Un sistema RAG bien implementado permite que un LLM responda con precisión a partir de información específica de una organización, mejorando resultados frente a modelos cerrados. Si desea una solución a medida que combine Vertex AI, Pinecone y LangChain, Q2BSTUDIO puede diseñar, implementar y soportar su proyecto para que su empresa aproveche la inteligencia artificial de forma segura y eficiente.