Las mejores herramientas para fine-tuning y RAG

Son las dos formas de conseguir que un modelo genérico sirva para tu caso concreto. LoRA permite ajustar un modelo entrenando solo una fracción mínima de parámetros, lo que abarata enormemente el fine-tuning y lo pone al alcance de hardware modesto. En el lado de la recuperación, LangChain y Haystack orquestan el pipeline completo de indexación y consulta; Unstructured se ocupa del trabajo sucio de extraer texto limpio de PDF, HTML y documentos ofimáticos; y RAGAS evalúa la calidad del sistema resultante.

La regla práctica es sencilla: si el problema es que el modelo no conoce tu información, RAG; si el problema es que no responde en el formato, tono o estilo que necesitas, fine-tuning. Se confunden a menudo y ajustar un modelo para meterle conocimiento sale caro, envejece mal y obliga a reentrenar cada vez que cambia un dato. En RAG, casi todo el resultado se juega antes del modelo: en cómo troceas los documentos y en la calidad de la extracción del texto.

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