Jueves 29 de octubre de 2026 ·
Cómo construir un sistema RAG autoalojado con agente LangGraph y modelos locales
Útil para
Un desarrollador describe un sistema RAG completamente local con Python 3.12, FastAPI, PostgreSQL con pgvector, Ollama (Qwen 2.5 14B y BGE-M3) y LangGraph, pensado para no depender de APIs externas. La búsqueda solo vectorial fallaba con términos con varios sentidos, como « золото » (metal o medalla). La solución fue una búsqueda híbrida que combina vectores y BM25 mediante RRF.
Qué significa
Para quien quiera un RAG sin depender de proveedores externos, el caso muestra cómo la búsqueda híbrida corrige la confusión entre palabras con varios significados que la búsqueda vectorial no distingue.
Fuentes originales
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