Benchmarks RAG: Modelos de incrustación, bases de datos vectoriales y reordenadores
RAG mejora la fiabilidad del LLM al basar las respuestas en datos externos. Evaluamos el stack de RAG en modelos de embedding, rerankers, bases de datos vectoriales, frameworks y herramientas de evaluación en cuanto a precisión de recuperación, latencia y calidad.
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RAG Frameworks: LangChain frente a LangGraph frente a LlamaIndex
Comparamos 5 frameworks RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack y DSPy, construyendo el mismo flujo de trabajo RAG agéntico con componentes estandarizados: modelos idénticos (GPT-4.1-mini), embeddings (BGE-small), recuperador (Qdrant) y herramientas (búsqueda web de Tavily). Esto aísla la verdadera sobrecarga y eficiencia de tokens de cada framework. El benchmark consistió en 100 consultas, y cada framework…
Reranker Benchmark: Top 8 Models comparados
Evaluamos 8 models de reranker en ~145k reseñas en inglés de Amazon para medir cuánto mejora la recuperación densa una etapa de reranking. Recuperamos los 100 principales candidatos con multilingual-e5-base, los rerankeamos con cada model y evaluamos los 10 primeros resultados frente a 300 consultas, cada una referenciando detalles concretos de su reseña de origen.…
Mejores RAG herramientas, frameworks y bibliotecas
RAG mejora las respuestas de los LLM al fundamentarlas en datos externos en lugar de solo en lo que el modelo memorizó durante el entrenamiento. Evaluamos los componentes con los que se construye un sistema RAG y reunimos los resultados en un solo lugar, junto con una guía práctica para elegir cada parte del stack.…
Modelos de embedding multimodal: Apple vs Meta vs OpenAI
Los modelos de embedding multimodal destacan en la identificación de objetos, pero tienen dificultades con las relaciones. Los modelos actuales luchan por distinguir “teléfono sobre un mapa” de “mapa sobre un teléfono”. Comparamos 7 modelos líderes en MS-COCO y Winoground para medir esta limitación específica. Para garantizar una comparación justa, evaluamos cada modelo en condiciones…
Benchmark de RAG Agéntico: Enrutamiento Multibase de Datos a través de 36 LLMs
Evaluamos 36 modelos de lenguaje grandes en el enrutamiento entre bases de datos. Cada modelo recibe una pregunta en lenguaje natural y 11 bases de datos SQL descritas a nivel de párrafo, y luego debe decidir cuál base de datos contiene la respuesta antes de escribir cualquier SQL. Las 11 bases de datos fueron extraídas…
Los 10 mejores Modelos de Embedding Multilingüe para RAG
Evaluamos 10 modelos de embedding multilingüe en ~606k reseñas de Amazon en 6 idiomas (Alemán, Inglés, Español, Francés, Japonés, Chino). Generamos 1.800 consultas (300 por idioma), cada una haciendo referencia a detalles concretos de su reseña fuente. Los modelos entrenados para búsqueda (separación consulta vs documento) superan a modelos más grandes entrenados para similitud de…