Retrieval: qué es
Etapa de RAG donde buscas los k docs mas relevantes para el query.
Definición rápida
Etapa de RAG donde buscas los k docs mas relevantes para el query.
En este término
Que es Retrieval?
Retrieval es pieza clave cuando integras un LLM en Node.js y quieres que sea barato, rapido y sin alucinar. No es teoria: es el parametro que decide si tu RAG acierta o inventa.
Como funciona
Piensa en Retrieval como un Lego. Solo cobra sentido con RAG + embeddings + tu API. Por separado es definicion, junto es producto.
// Patron aplicable a Retrieval
const params = {
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'system', content: 'Eres asistente tecnico conciso.' }, { role: 'user', content: 'Explica retrieval con ejemplo' }],
temperature: 0.2
};
console.log('Tip: combina con', 'rag, reranking');
Cuando usarlo
- Producto: datos frescos o acciones -> necesitas este bloque.
- Coste: optimizar retrieval baja tokens sin cambiar modelo.
- Calidad: sin esto, el LLM olvida contexto a los 4k tokens.
Errores comunes
- Confundirlo con sinonimo cercano y aplicar patron equivocado.
- No medir recall/latencia.
- Copiar config sin ajustar chunk size / temperature a tu corpus.
Buenas practicas
- 1 query, 1 metrica (cita fuente correcta?).
- Versiona prompts en git.
- Loguea tokens; en francobosg bajar k=10->5 ahorro 42% con igual precision.
Se relaciona con
rag, reranking, chunking. Entender el grafo evita mezclar RAG con fine-tuning o context window con tokens.
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Preguntas frecuentes
Que es top-k?
Traer k mejores docs. tipico k=5.
Términos relacionados
Chunking
Dividir documentos largos en trozos 300-800 tokens para embedear sin perder contexto.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Tecnica que combina busqueda en tu base de datos con un LLM para generar respuestas basadas en documentos reales, no en memoria.
Reranking (Reranker)
Segunda pasada con cross-encoder que reordena docs para mejorar precision.
Alucinacion (Hallucination)
Cuando un LLM inventa datos con confianza porque no encuentra la respuesta.