Google Cloud publicó un artículo que describe cómo construir una aplicación avanzada de generación aumentada por recuperación (RAG) en Google Cloud utilizando LlamaIndex. Lo que me pareció particularmente interesante fue el énfasis en la flexibilidad y la experimentación al construir soluciones RAG, ya que no existe una solución única para todos.
Agradecí cómo el artículo desglosaba el flujo de trabajo de RAG utilizando LlamaIndex, desde la indexación y el almacenamiento de datos hasta la recuperación, clasificación y síntesis de información en una respuesta final.
Un aspecto notable fue el uso de herramientas de Google Cloud como Document AI Layout Parser para analizar documentos y comprender su contenido de forma jerárquica, lo que mejora la precisión de la recuperación.
También me intrigó el uso de técnicas avanzadas como la incorporación hipotética de documentos (HyDE) y la reorganización de nodos basada en LLM para mejorar la calidad de los resultados.
Por último, el artículo proporcionó ejemplos prácticos del uso de RAGAS para evaluar el rendimiento de la canalización RAG, lo que facilita a los desarrolladores el ajuste fino de sus soluciones.
En general, creo que este artículo ofrece una guía completa y práctica para construir aplicaciones RAG eficaces en Google Cloud.
