Un curso de RAG en siete semanas empieza por BM25 antes que por vectores
Útil para
El artículo analiza el curso production-agentic-rag-course, de jamwithai en GitHub, que construye en siete semanas un asistente de investigación sobre artículos de arXiv. Primero implementa búsqueda por palabras clave (BM25) y después añade embeddings y RRF para lograr una búsqueda híbrida. Según el README del curso, en su prueba pequeña la búsqueda híbrida obtuvo mejor Recall@10 (0,89) pero fue la más lenta, unos 2,4 segundos frente a 52 milisegundos de BM25.
Qué significa
Quien desarrolle buscadores de documentos con IA puede ver que empezar por palabras clave permite medir después el efecto de añadir vectores. En la prueba del curso, la mezcla de ambos métodos fue la más precisa pero también la más lenta.
Fuentes originales
Resumen de Hoy en IA. Pulsa una fuente para leer la noticia completa en su idioma original.
- #LLMタグLeer la noticia completa en #LLMタグ