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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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 «un teléfono sobre un mapa» de «un mapa sobre un teléfono». Evaluamos 7 modelos líderes en MS-COCO y Winoground para medir esta limitación específica. Para garantizar una comparación justa, evaluamos cada modelo…
RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Evaluamos 5 frameworks de RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack y DSPy, construyendo el mismo flujo de trabajo de RAG agéntico con componentes estandarizados: modelos idénticos (GPT-4.1-mini), embeddings (BGE-small), recuperador (Qdrant) y herramientas (búsqueda web Tavily). Esto aísla la sobrecarga real y la eficiencia de tokens de cada framework. La evaluación consistió en 100 consultas, ejecutando…
Benchmark de rerankers: comparación de los 8 mejores modelos
Comparamos 8 modelos de reranking en ~145k reseñas en inglés de Amazon para medir cuánto mejora la recuperación densa una etapa de reranking. Recuperamos los 100 candidatos principales con multilingual-e5-base, los rerankeamos con cada modelo y evaluamos los 10 mejores resultados frente a 300 consultas, cada una haciendo referencia a detalles concretos de su reseña…
Mejores herramientas, frameworks y bibliotecas de RAG
RAG mejora las respuestas de los LLM al basarlas en datos externos en lugar de solo en lo que el modelo memorizó durante el entrenamiento. Hemos evaluado los componentes con los que se construye un sistema RAG y recopilado los resultados en un solo lugar, con una guía práctica para elegir cada parte del stack.…
RAG Herramientas de evaluación: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval
Cuando un pipeline de RAG recupera el contexto incorrecto, el LLM genera con confianza la respuesta equivocada. Los evaluadores de relevancia contextual son la defensa principal. Evaluamos cinco herramientas en 1.460 preguntas y más de 14.600 contextos puntuados bajo condiciones idénticas: mismo modelo juez (GPT-4o), configuraciones predeterminadas y sin prompts personalizados. En condiciones estándar, WandB,…
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…