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Generación aumentada por recuperación (RAG)

IA / MCP

Definición

RAG es una arquitectura de IA que combina la recuperación de información con la generación de texto. Primero recupera documentos relevantes de fuentes externas y luego los usa como contexto para que el modelo de lenguaje genere respuestas precisas y fundamentadas.

Cómo se relaciona con CrawlForge

Los sistemas RAG necesitan contenido fuente de alta calidad para funcionar bien. Si entra basura, sale basura: si los documentos recuperados son HTML ruidoso con menús de navegación y anuncios, las respuestas generadas se resienten. La extracción de contenido limpio es un componente crítico de cualquier pipeline RAG.

Las herramientas de CrawlForge como extract_content y extract_text devuelven contenido limpio y estructurado, libre de elementos repetitivos. Esto las hace ideales para construir pipelines RAG que necesitan ingerir contenido web. Combínalas con deep_research para la recuperación de múltiples fuentes con detección de conflictos integrada.

Herramientas de CrawlForge relacionadas

extract_content
2 credits
extract_text
1 credit
deep_research
10 credits

Términos relacionados

Embeddings

Los embeddings son representaciones vectoriales numéricas densas de texto, imágenes u otros datos. Capturan el significado semántico en un formato que permite la búsqueda por similitud, el agrupamiento y otras operaciones de aprendizaje automático.

Base de datos vectorial

Una base de datos vectorial es una base de datos especializada diseñada para almacenar y consultar de forma eficiente embeddings vectoriales de alta dimensión. Permite una búsqueda por similitud rápida a través de millones de documentos integrados.

Gran modelo de lenguaje (LLM)

Un gran modelo de lenguaje es una red neuronal entrenada con enormes cantidades de datos de texto que puede comprender y generar lenguaje humano. Los LLM impulsan asistentes de IA, generadores de código y agentes autónomos.

Ventana de contexto

La ventana de contexto es la cantidad máxima de texto (medida en tokens) que un modelo de lenguaje puede procesar en una sola petición. Incluye tanto el prompt de entrada como la salida generada.

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