Le preguntas a tu RAG: ‘¿Cuáles son los temas transversales y riesgos ocultos en los últimos 500 informes técnicos?’. Tu base de datos vectorial fracasa porque solo entiende proximidad de palabras, no relaciones. GraphRAG combina grafos de conocimiento, detección de comunidades jerárquicas y LLMs para transformar datos no estructurados en un mapa cognitivo navegable.
En la fiebre del RAG, cientos de equipos contrataron bases de datos vectoriales dedicadas de 300€ al mes para indexar unos pocos miles de documentos. La realidad en producción es que PostgreSQL con pgvector resuelve esa búsqueda en 8 milisegundos, con coste cero adicional y manteniendo la integridad ACID. Este es el análisis de arquitectura y rendimiento definitivo.
Tu modelo de IA alucina con los datos de tu empresa. ¿La solución es RAG, fine-tuning, o un prompt mejor? La respuesta correcta depende de una sola pregunta que casi nadie se hace. Después de implementar las cuatro técnicas en producción, he destilado el árbol de decisión que ojalá hubiera tenido al empezar.
RAG es la aspirina de la IA generativa: todo el mundo la receta, casi nadie entiende cómo funciona realmente, y cuando falla, el paciente sufre alucinaciones. Después de implementar RAG en producción con el Ops Copilot y desecharlo a favor de Tool Calling en el radar de obsolescencia, he catalogado los 7 errores que destruyen la precisión — y las soluciones que de verdad funcionan.
Cuando los visitantes tienen preguntas sobre mis 72 posts, no deberían tener que rebuscar en los archivos. He construido un copiloto de IA que usa Algolia Agent Studio para entregar respuestas conversacionales respaldadas por contenido real.