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# Auditoria temporal del modelo antes de cleanup
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**Proyecto:** Workspace de tools IA para empresas
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**Modulo:** RAG
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**Fecha:** 2026-04-06
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**Estado:** Temporal
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## Proposito
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Guardar el reporte generado por el modelo seleccionado en el playground al auditar el RAG usando `Preset codigo`, antes de implementar la funcion de limpieza y reingestar `RAG/src`.
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Este documento servira como linea base de comparacion.
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## Contexto de la prueba
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- La auditoria fue pedida desde el playground del RAG.
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- Se uso `Preset codigo` para cargar contexto del codigo del proyecto.
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- El contexto disponible correspondia a una version antigua respecto al estado actual del proyecto, pero aun asi se conserva el reporte para compararlo despues.
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- Tras implementar la funcion de limpieza y reingestar `RAG/src`, se repetira la misma auditoria con el mismo modelo para contrastar resultados.
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## Reporte generado por el modelo
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Basándome en el contexto proporcionado, realizaré un análisis detallado de la solución RAG:
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🔍 Evaluación Arquitectónica
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Fortalezas Principales:
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1. Diseño Modular y Flexible
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- Separación clara de responsabilidades (Retrieve, Answer, Ingest Services)
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- Soporte para múltiples modos: documental, código, automático
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- Intenciones de recuperación flexibles (bootstrap, specific)
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2. Estrategia de Recuperación Inteligente
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- Función `buildSpecificQueries()` genera consultas expandidas
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- Capacidad de adaptar búsquedas según contexto de la pregunta
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- Enriquecimiento semántico de consultas originales
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3. Gestión Avanzada de Contexto
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- Construcción de prompt con metadatos detallados
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- Inclusión de referencias a fuentes originales
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- Seguimiento de líneas de código/documento
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Puntos Críticos de Diseño:
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- Dependencia de servicios externos (OpenAI, Qdrant)
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- Necesidad de configuración precisa de variables de entorno
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- Complejidad en manejo de múltiples formatos
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🧠 Lógica de Funcionamiento
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Flujo RAG Implementado:
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1. Normalización de consulta
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2. Expansión semántica de consultas
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3. Recuperación vectorial de fragmentos
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4. Generación de respuesta con contexto limitado
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5. Citación de fuentes originales
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Características Destacadas:
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- Prompt engineering robusto
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- Control estricto de generación (temperatura baja)
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- Manejo explícito de casos de contexto insuficiente
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📊 Evaluación General como Solución RAG
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Calificación: 8/10 ⭐
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Aspectos Positivos:
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+ Alta modularidad
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+ Flexibilidad de configuración
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+ Estrategias avanzadas de recuperación
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+ Control de generación de respuestas
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Áreas de Mejora:
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- Optimizar rendimiento de consultas múltiples
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- Implementar fallback más robusto
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- Mejorar manejo de contextos muy extensos
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- Añadir métricas de relevancia
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🚀 Recomendaciones:
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1. Implementar evaluación automática de relevancia
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2. Añadir caching inteligente de consultas
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3. Desarrollar método de "self-reflection" para respuestas
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4. Crear interfaz de configuración más amigable
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Conclusión: Es una implementación RAG sólida, con un diseño moderno que permite adaptación a diversos casos de uso, con un enfoque claro en precisión y control contextual.
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