RAG a escala empresarial

Todo tutorial de RAG recorre el mismo terreno: divida sus documentos en fragmentos, conviértalos en embeddings, guárdelos en una base de datos vectorial, recupere los top-k resultados y páselos al modelo. Esto basta para una demo. No basta para producción.

Las decisiones de RAG en producción que determinan si un sistema resulta útil — la estrategia de fragmentación para tipos de documento heterogéneos, la recuperación híbrida que combina señales densas y dispersas, el reordenamiento para hacer aflorar los fragmentos más relevantes tras la recuperación inicial, la descomposición de consultas para preguntas complejas de varias partes, la integridad de las citas, la latencia a escala — ninguna de ellas aparece en los tutoriales.

Este informe técnico recoge las decisiones de producción que Tenten AI ha tomado a lo largo de más de 20 despliegues de RAG empresarial en servicios financieros, salud, sector legal y manufactura. No es un repaso exhaustivo del campo. Es una guía con criterio sobre las decisiones que más importan, acompañada del razonamiento que las fundamentó.