La generación aumentada por recuperación permite que la IA responda preguntas fundamentadas en tus propios documentos en lugar de basarse únicamente en los datos de entrenamiento. LangChain y LlamaIndex son los frameworks más utilizados para construir canalizaciones RAG, conectando los LLM con almacenes vectoriales y cargadores de documentos. Pinecone y Weaviate proporcionan las bases de datos vectoriales especializadas que hacen rápida la recuperación semántica a gran escala, mientras que las APIs de Anthropic y OpenAI sirven como la capa de modelo subyacente.
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