El modelo no es la variable crítica
En sistemas de recuperación aumentada, la calidad depende principalmente de cómo se prepara, segmenta y recupera el conocimiento. Cambiar de modelo aporta menos que corregir la estrategia de recuperación.
Decisiones que importan
- Segmentación semántica en lugar de corte por longitud fija.
- Metadatos por documento: vigencia, área, nivel de confidencialidad.
- Reranking sobre los candidatos recuperados antes de generar.
- Citación obligatoria de la fuente en cada respuesta.
- Conjunto de evaluación con respuestas esperadas y control de regresiones.
- Política explícita de negativa cuando no hay fuente suficiente.
- Aislamiento de permisos: el usuario solo recupera lo que puede ver.
Medir antes de escalar
Sin un conjunto de evaluación, cada ajuste es una apuesta. Con él, cada cambio se acepta o se descarta con evidencia.