Viernes 23 de octubre de 2026 ·

Por qué un RAG encuentra el documento correcto y aun así responde mal: chunks, búsqueda híbrida y reranking

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Un artículo en japonés explica por qué un sistema RAG puede fallar aunque el dato esté en los documentos. Distingue tres problemas: no encontrar el documento correcto, obtener solo una parte de la información y malinterpretar un resultado correcto. Ejemplo: la norma dice que la solicitud de transporte vence el día 5 del mes siguiente, pero la IA responde «fin de mes». Trata la división en fragmentos, la búsqueda vectorial frente a la de palabras clave y el reranking.

Qué significa

Quien monta asistentes sobre documentos internos puede ver que el error no siempre viene del modelo: también depende de cómo se dividen y buscan los textos, así que conviene medir la búsqueda por separado de la respuesta.

Fuentes originales

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