CASO / DAVID SYSTEM

Conocimiento conectado a un asistente

Asistente de conocimiento con IA

RAGPineconeLLMs

01 / CONTEXTO

Problema

El conocimiento existe en documentos, pero recuperarlo en el momento de una consulta es difícil.

02 / ANÁLISIS

Definir las fuentes, cómo dividir documentos y qué contexto necesita el modelo para responder.

03 / CONSTRUCCIÓN

Combinar embeddings, recuperación en Pinecone y orquestación con LangChain / LangGraph.

04 / RESULTADO

Un flujo de consulta que lleva fragmentos relevantes del conocimiento a un asistente con LLM.

01Fuentes

02Embeddings

03Recuperación

04Respuesta

NOTA DE INGENIERÍA

“La calidad del contexto recuperado condiciona la utilidad de la respuesta.”

Caso representativo basado en mi experiencia con IA aplicada; no promete respuestas infalibles ni resultados medidos.

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