8 arquitecturas RAG para ingenieros de IA: (explicado con uso) 1) RAG ingenuo ↳ Recupera documentos únicamente basándose en la similitud vectorial entre la incrustación de consultas y las incrustaciones almacenadas. ↳ Funciona mejor para consultas simples basadas en hechos donde basta con la coincidencia semántica directa. 2) RAG multimodal ↳ Gestiona múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio, etc.) incrustando y recuperando entre modalidades. ↳ Ideal para tareas de recuperación multimodal como responder a una consulta de texto con contexto tanto de texto como de imagen. 3) HyDE (Embeddings de Documentos Hipotetísticos) ↳ Las consultas no son semánticamente similares a los documentos. ↳ Esta técnica genera un documento de respuesta hipotético a partir de la consulta antes de la recuperación. ↳ Utiliza la incrustación de este documento generado para encontrar documentos reales más relevantes. 4) RAG correctivo ↳ Valida los resultados recuperados comparándolos con fuentes confiables (por ejemplo, búsqueda web). ↳ Garantiza información actualizada y precisa, filtrando o corrigiendo el contenido recuperado antes de pasarlo al LLM. 5) Graf RAG ↳ Convierte el contenido recuperado en un grafo de conocimiento para capturar relaciones y entidades. ↳ Mejora el razonamiento proporcionando contexto estructurado junto con texto en bruto al LLM. 6) RAG híbrido ↳ Combina recuperación vectorial densa con recuperación basada en grafos en una sola canalización. ↳ Útil cuando la tarea requiere tanto texto no estructurado como datos relacionales estructurados para respuestas más completas. 7) RAG adaptativo...