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 Herramientas de evaluación: W&B Weave vs Ragas vs TruLens
RAGBenchmark14 de octEvaluamos comparativamente cinco herramientas de evaluación de generación aumentada por recuperación (RAG) con más de 1.000 preguntas adversariales, cada una emparejada con cinco pasajes. La comparación mide la relevancia contextual usando GPT-4o y los prompts de evaluación predeterminados de las herramientas. W&B Weave tuvo la mayor precisión Top-1, con 94,5 %. TruLens lideró las métricas de…
- RAGBenchmark14 de oct
AIM-Agentic RAG Benchmark: enrutamiento a través de 11 bases de datos SQL
La precisión de enrutamiento es el porcentaje de preguntas puntuadas en las que el modelo nombra explícitamente la base de datos correcta en su respuesta final. El titular utiliza las 184 preguntas marcadas como difíciles tanto por nuestra prueba de similitud como por un jurado de tres LLMs. Las declaraciones explícitas ausentes no reciben crédito.…
- EmbeddingsBenchmark1 de oct
Embedding Models: 25 Models evaluados para recuperación
Evaluamos 25 embedding models en 200 preguntas de recuperación sobre finanzas, contratos legales, soporte técnico y literatura médica. Los cuatro corpus contenían 341.040 pasajes de texto en total. Cada consulta buscó en su propio dominio. nDCG@10 mide cuán arriba aparecen los pasajes relevantes registrados en los primeros diez resultados. Las puntuaciones van de 0 a…
- EmbeddingsBenchmark27 de sep
Models de embedding de código abierto: 11 models evaluados para recuperación
nDCG@10 puntúa la posición de los pasajes relevantes registrados dentro de los primeros diez resultados de búsqueda. Una puntuación de 1 representa la clasificación ideal para los positivos registrados. Los pasajes más cercanos a la parte superior reciben más peso. PPLX Embed v1 4B lideró la comparación con 0.741 nDCG@10, seguido de PPLX Embed v1…
- RAGBenchmark22 de sep
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.…
- Vector DBBenchmark4 de sep
Benchmark de bases de datos vectoriales: 7 motores de código abierto para RAG
Evaluamos siete bases de datos vectoriales de código abierto y autogestionadas como capa de recuperación de un pipeline de RAG, cada una ejecutada una a la vez sobre los mismos embeddings bge-m3 y consultas médicas y técnicas reales, de modo que el índice de la base de datos fuera la única variable. La carga de…
- RAGBenchmark31 de ago
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…
- RAGBenchmark31 de ago
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.…