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Reordenación de documentos

¿Qué es Reordenación de documentos?

La reordenación de documentos (reranking) es un segundo paso de ordenación en sistemas de búsqueda y RAG: una primera búsqueda rápida devuelve una selección de posibles resultados, que un método más preciso pero más costoso reordena después por relevancia. A menudo lo hace un llamado cross-encoder, que evalúa conjuntamente la pregunta y el fragmento de texto. Así los fragmentos más pertinentes quedan arriba antes de que un modelo de lenguaje redacte la respuesta.

Cómo ayuda KI.ordo

La búsqueda en el conocimiento de KI.ordo ordena los fragmentos por relevancia con el método de palabras clave BM25, directamente en el servidor.

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Temas

búsqueda
RAG
relevancia

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Términos relacionados

Generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación aumentada por recuperación combina búsqueda y generación de texto: antes de responder, el sistema busca en una colección de conocimiento, como manuales, políticas o preguntas frecuentes, los fragmentos relevantes y se los pasa al modelo de lenguaje como contexto. Así la respuesta se apoya en contenido actual y propio de la empresa, no solo en lo aprendido durante el entrenamiento. Esto reduce las afirmaciones inventadas, hace rastreables las fuentes y permite actualizar sin reentrenar.

RAG
búsqueda de conocimiento
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Recuperación de información

La recuperación de información engloba los métodos que, en grandes colecciones de texto, encuentran los documentos o fragmentos que responden a una consulta y los ordenan por relevancia. Enfoques clásicos como BM25 ponderan los términos según su frecuencia y su rareza; los más recientes añaden similitud semántica. Es la base de los buscadores, la búsqueda empresarial y la generación aumentada por recuperación (RAG), en la que un modelo de lenguaje usa los fragmentos encontrados como fuente de su respuesta.

Búsqueda
BM25
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Pipeline de recuperación

Un pipeline de recuperación (retrieval pipeline) es la secuencia de pasos con la que un sistema encuentra la información adecuada para una pregunta. Suele incluir: importar y limpiar documentos, dividirlos en fragmentos, crear un índice de búsqueda, reformular la consulta si hace falta, buscar coincidencias, ordenarlas (reranking) y pasar las mejores al modelo de lenguaje. Es la base de cualquier aplicación RAG, y su calidad determina en gran medida lo buenas que serán las respuestas.

RAG
búsqueda
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Evaluación de documentos (RAG)

En la generación aumentada por recuperación (RAG), la evaluación de documentos consiste en comprobar si los fragmentos encontrados encajan con la pregunta y pueden respaldar una respuesta. Solo los fragmentos considerados relevantes pasan al modelo de lenguaje; los demás se descartan o lanzan una nueva búsqueda. Así se reduce el riesgo de respuestas inventadas o mal fundamentadas, por ejemplo cuando aparece un documento desactualizado ante una pregunta sobre precios actuales.

RAG
relevancia
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