Published November 4, 2026 | Version 1.0
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AI - IA. Inteligencia artificial. Volumen II — Sistemas con LLM: del diseño a la producción

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Volumen II — Sistemas con LLM: del diseño a la producción
  • Objetivo: Constituir el núcleo técnico del manual, guiando la construcción capa a capa de un sistema RAG híbrido de grado empresarial (vectorial, textual y grafo de conocimiento), garantizando seguridad, evaluación y preparación para producción.
  • Estructura y Contenidos (41 capítulos en 19 partes):
    • Búsqueda Vectorial y Textual: Explicación de embeddings, indexación vectorial en PostgreSQL con pgvector, fragmentación (chunking) semántica y búsqueda textual mediante tsvector.
    • Fusión y Precisión: Combinación de rankings heterogéneos mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF) y reordenamiento de relevancia fina mediante Cross-Encoders.
    • Generación y Anti-Alucinaciones: Integración de LLMs locales con Ollama, diseño de prompts del sistema y un Verification Gate de comprobación fáctica.
    • GraphRAG y Conocimiento Estructurado: Uso de la base de datos de grafos Memgraph y la capa semántica Open Knowledge Format (OKF) para representar entidades y relaciones.
    • Ingestión, Evaluación y Operaciones: Pipelines de parseo de PDFs complejos, evaluación cuantitativa con métricas clásicas y RAGAS (MLflow), seguridad multi-tenant e infraestructura Docker con parámetros configurables en caliente.
Palabras clave:
  • Arquitectura RAG y Búsqueda: Generación Aumentada por Recuperación (RAG), Búsqueda Vectorial, Búsqueda Textual Full-Text, Fusión Híbrida (RRF), Reranking, Cross-Encoders, Embeddings Multilingües, pgvector, PostgreSQL.
  • Grafo e Ingesta: GraphRAG, Bases de Datos de Grafos, Memgraph, Open Knowledge Format (OKF), Ingesta de Documentos, Docling, Chunking Semántico, Parsing de PDFs.
  • Calidad, Operaciones y Seguridad: Verification Gate, Control Anti-alucinaciones, RAGOps, RAGAS, Métricas de Evaluación, Seguridad en IA, Aislamiento Multi-Tenant, Microservicios Docker

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