Diseñar tuberías RAG listas para la producción: abordar la latencia, las alucinaciones y el coste a escala

Retrieval-Augmented Generation (RAG) representa un sistema avanzado de IA que mejora los grandes modelos de idiomas (LLMs) a través de la integración en tiempo real del conocimiento de fuentes externas [1]. La técnica permite a los LLMs entregar respuestas que son tanto precisas como relevantes para el contexto mediante el uso de datos factuales, que conecta el conocimiento pre-entrenado con la información del mundo real. Sin embargo, la transición de los sistemas RAG de los prototipos experimentales a las aplicaciones de producción presenta un conjunto único de desafíos. y y Los diversos obstáculos requieren métodos de optimización completos para lograr una gestión adecuada.La experiencia del usuario sufre de alta latencia, pero las alucinaciones crean problemas de confianza al difundir información falsa a los usuarios.La ausencia de supervisión en la gestión del sistema RAG resulta en gastos operativos no gestionables para operar sistemas complejos. latency hallucinations, cost Los estudios de investigación demuestran que el rendimiento del sistema RAG ha mostrado grandes mejoras en el último período de tiempo.Google Research muestra que los modelos aumentados por la búsqueda disminuyeron los errores factuales en un 30% en 2023, lo que ayuda a las aplicaciones que requieren el procesamiento de información dinámica como los eventos actuales y las actualizaciones de políticas [2]. El artículo proporciona una guía completa que muestra a los ingenieros de IA/ML y a los autores técnicos de alto rango cómo crear y implementar y mejorar las tuberías de RAG para el uso de la producción. Las siguientes secciones evaluarán los componentes arquitectónicos del sistema de RAG e introducirán técnicas operativas para gestionar la latencia y disminuir las alucinaciones a un costo reducido. Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline Arquitectura de un gasoducto RAG listo para la producción Un tubo de RAG listo para la producción es un proceso de varias etapas que transforma los datos crudos, no estructurados en una base de conocimiento consultable y luego utiliza esa base de conocimiento para generar respuestas informadas [3]. Una visión general de alto nivel de esta arquitectura se ilustra en el diagrama de abajo. retrieval and generation pipeline El primer paso de la recopilación de datos consiste en obtener información de diferentes fuentes accesibles. El sistema transforma esta información en embeddings vectoriales que se almacenan en una base de datos vectorial después del procesamiento y el chunking. El sistema de recuperación realiza una búsqueda de la base de datos vectorial para identificar los fragmentos de documento más adecuados después de que los usuarios ingresen su consulta de búsqueda. El sistema divide la entrada en fragmentos más pequeños que luego se envían a un LLM para producir una respuesta que coincida con la pregunta original. El último paso requiere la evaluación de la salida para verificar tanto su exactitud como su conexión con la entrada para determinar la calidad de la salida. Trade-offs in RAG Architecture Se necesitan múltiples opciones arquitectónicas al construir un sistema RAG listo para la producción para lograr la optimización del rendimiento y la gestión de costes y la simplicidad del sistema.El sistema requiere tres factores principales para su funcionamiento que incluyen la elección entre métodos de recuperación sincrónicos y asíncronos y la selección de una base de datos vectorial adecuada y la determinación del enfoque de escalabilidad del sistema. Architectural Decision Trade-offs Synchronous vs. Asynchronous Retrieval Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. The retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. The system architecture becomes more complex because of this requirement which demands additional components for background job management and monitoring. Vector Database Selection The performance and scalability of the RAG pipeline heavily depends on the vector database system that gets chosen. The open-source solutions Faiss and Qdrant offer flexibility and control but require additional time for initial deployment and continuous upkeep. The operational costs of Pinecone and Weaviate managed services increase because they offer hands-off management with built-in scalability and support. The selection of a database system depends on the particular requirements of the application which include dataset dimensions and projected query traffic and financial resources. Scaling Strategy Scaling a RAG system can be achieved through horizontal fragmentation of the embedding index or by distributing the pipeline services. The index becomes fragmented when it is split into multiple nodes across horizontal space which improves search performance but makes query routing and result merging operations more complex. The independent scaling of each component becomes possible because pipeline services function as intermediaries between retriever and generator functions. The system needs an advanced orchestration system to handle service-to-service interactions when using this method. Retransmisión sincrónica vs. asíncrona Los sistemas de búsqueda sincronizada tienen un proceso de configuración más sencillo, pero crean retrasos en el tiempo de respuesta que resultan en una mala experiencia del usuario para operaciones de búsqueda complejas.El proceso de búsqueda en los sistemas asíncronos funciona en el fondo para reducir el tiempo de retraso que los usuarios necesitan esperar.La arquitectura del sistema se vuelve más compleja debido a este requisito que requiere componentes adicionales para la gestión y monitorización de tareas de fondo. Selección de bases de datos vectoriales El rendimiento y la escalabilidad de la tubería RAG dependen en gran medida del sistema de base de datos vector que se elija. Las soluciones de código abierto Faiss y Qdrant ofrecen flexibilidad y control, pero requieren tiempo adicional para la implementación inicial y mantenimiento continuo.Los costes operativos de los servicios gestionados de Pinecone y Weaviate aumentan porque ofrecen gestión práctica con escalabilidad y soporte integrados. La selección de un sistema de base de datos depende de los requisitos específicos de la aplicación, que incluyen las dimensiones de los conjuntos de datos y el tráfico de consultas proyectado y los recursos financieros. Estrategia de Escala La escalación de un sistema RAG se puede lograr mediante la fragmentación horizontal del índice de incorporación o mediante la distribución de los servicios de tubería. El índice se fragmenta cuando se divide en múltiples nodos en el espacio horizontal, lo que mejora el rendimiento de la búsqueda, pero hace que el enrutamiento de la consulta y las operaciones de fusión resultantes sean más complejos. La escalación independiente de cada componente se hace posible porque los servicios de tubería funcionan como intermediarios entre las funciones del retriever y el generador. Handling Latency in RAG Pipelines Manejo de la latencia en las tuberías RAG Cualquier aplicación de IA interactiva depende en gran medida de la latencia para ofrecer una experiencia de usuario óptima.Los sistemas RAG experimentan la latencia a lo largo de su funcionamiento, desde la recuperación de documentos hasta la generación de respuestas según [4].Un tubo RAG listo para la producción debe ser diseñado para minimizar la latencia sin sacrificar la calidad de las respuestas generadas.La sección siguiente presenta diferentes enfoques para disminuir la latencia del tubo RAG mediante la implementación de sistemas de recuperación y caché híbridos y métodos de procesamiento asíncrono. Techniques for Latency Reduction Los resultados experimentales muestran que varios métodos reducen la latencia de la tubería RAG y estos métodos proporcionan mejoras comprobadas en el rendimiento. Los sistemas de recuperación híbrida combinan las características efectivas de la búsqueda basada en palabras clave BM25 con las capacidades de búsqueda semántica basadas en vectores. OpenAI informa que los sistemas de recuperación híbrida reportan una reducción del 50% de la latencia que resulta en una mayor satisfacción del usuario para los motores de búsqueda y las plataformas de comercio electrónico [2].El proceso de búsqueda a través de palabras clave da resultados rápidos para consultas que contienen palabras específicas, pero la búsqueda semántica proporciona mejores resultados al encontrar documentos que coinciden con lo que el usuario realmente quiere encontrar. Hybrid Retrieval: Cualquier sistema que necesite ejecutar cálculos repetitivos puede beneficiarse de la caché como un método para disminuir su tiempo de respuesta. Amazon Bedrock utiliza la tecnología Prompt Caching para acelerar las respuestas al tiempo que reduce el número de tokens de entrada y el coste de las cargas de trabajo que envían prompts idénticos en solicitudes consecutivas. Prompt Caching: Los embeddings son representaciones numéricas de texto que se utilizan para la búsqueda semántica. El sistema elimina la generación de embeddings en tiempo de consulta a través de la precomputación de todos los documentos de la base de conocimientos en embeddings de bases de datos vectoriales. El sistema de Production RAG toma 2-5 segundos para responder a consultas complejas que utilizan embeddings pre-computados. Embedding Pre-computation: La inferencia LLM es a menudo la parte más demorada de la tubería RAG. El sistema logra 100-1000 consultas por minuto mediante el uso de un orquestador asíncrono para combinar varias consultas en una sola solicitud para la inferencia LLM. Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability Reducir las alucinaciones y mejorar la fiabilidad La generación de información falsa o sin sentido conocida como alucinaciones presenta un problema importante para las aplicaciones que utilizan LLMs [7]. El sistema RAG genera alucinaciones a través de tres causas primarias que se derivan de documentos recuperados que no coinciden con la consulta y los malentendidos del usuario y los prejuicios basados en modelos. Estrategias para mitigar las alucinaciones La investigación ha demostrado que existen múltiples métodos para reducir las alucinaciones en las tuberías de RAG porque han demostrado ser eficaces. Fundamentar la respuesta del LLM en el contexto recuperado es un principio fundamental de RAG. Google Research realizó un estudio que mostró que los modelos aumentados por la recuperación disminuyeron los errores factuales en un 30% cuando se tratan de nueva información durante las tareas en 2023 [2]. La adición de metadatos a cada sección de documento permite una mejor fundación a través de la inclusión de información de origen del documento y detalles del autor y timestamps de producción. Grounding with Metadata: El Laboratorio de IA de la Universidad de Stanford descubrió que los sistemas de RAG que emplean a los jueces de LLM producen resultados de consultas de investigación jurídica con una tasa de precisión del 15% más alta [2]. LLM as Judge Verification: El método de autoconsistencia requiere que usted crea múltiples respuestas para una pregunta antes de elegir la respuesta que muestra los resultados más consistentes.La implementación de sistemas de producción RAG bien optimizados resulta en tasas de alucinación entre 2-5%, lo que demuestra el éxito de los métodos basados en la consistencia. Self-Consistency: Para aplicaciones que requieren un alto grado de precisión, se puede implementar un proceso de QA humano-en-the-loop. Las puntuaciones de fidelidad de los sistemas de producción con supervisión humana alcanzan entre el 85-95%, lo que supera el rendimiento de los sistemas totalmente automatizados. Human-in-the-Loop QA: Optimización de costes en sistemas RAG a gran escala El costo es una consideración importante en cualquier aplicación de IA a gran escala, y los sistemas RAG no son una excepción [9]. Los gastos del sistema RAG provienen de tres elementos principales que incluyen los costes de inferencia de LLM y los costes de almacenamiento de bases de datos vectoriales y las tarifas de consulta y los costes de ingestión y procesamiento de datos. Técnicas para la optimización de costes Los siguientes métodos demuestran su capacidad para reducir los costes del sistema RAG basados en datos reales. La compresión de prompt implica reducir el número de tokens en el prompt que se envía al LLM. Amazon Bedrock implementa el caché de prompt que reduce el uso de token de entrada en un 90% para cargas de trabajo que utilizan contenido de prompt repetitivo [9]. La recuperación de documentos se vuelve más eficiente a través de dos enfoques que involucran la eliminación de información innecesaria de los documentos recuperados o mediante el diseño de modelos de prompt mejorados. Prompt Compression: La investigación muestra que la línea de Amazon Nova ofrece un precio por token de aproximadamente el 75% más bajo que los modelos Anthropic Claude [9]. El sistema dirige consultas a varios LLMs a través de un enrutamiento consciente de los costes que selecciona modelos menos costosos para solicitudes básicas y modelos más costosos para consultas complejas que requieren alta precisión. Model Selection: Amazon Bedrock's Batch Inference permite el procesamiento de grandes datos a través de operaciones asincrónicas individuales, lo que resulta en un ahorro de costes del 50% en relación con el precio de invokeModel on-demand [9]. El sistema requiere que los usuarios guarden sus prompts de entrada en formato JSONL dentro del almacenamiento S3 antes de ejecutar un trabajo de batch que produce resultados que se vuelven disponibles en un lugar de salida S3 designado dentro de 24 horas. Batch Processing: El sistema utiliza BM25 para búsquedas rápidas y baratas basadas en palabras clave para evitar la necesidad de realizar búsquedas vectoriales a costes más altos.Un router de consulta determina el enfoque de búsqueda más adecuado para cada consulta mediante el análisis de su nivel de complejidad y la precisión requerida que conduce a una reducción potencial de costes superior al 50%. Hybrid Retrieval Cost Benefits: Estudio de caso / Ejemplo de aplicación El siguiente código de Python muestra cómo crear una tubería RAG usando la biblioteca LangChain [10]. Este ejemplo mostrará cómo cargar un documento, dividirlo en pedazos, crear una tienda vectorial. Ejemplo: Construir un gasoducto RAG con LangChain El ejemplo muestra ***WebBaseLoader ***contenido cargado con El chunking de documentos y un almacén de vectores en la memoria para la funcionalidad básica.El proceso de recuperación y generación se orquesta utilizando LangGraph. RecursivoCaracterTextSplitter RecursivoCaracterTextSplitter import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.documents import Document from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langgraph.graph import START, StateGraph from typing_extensions import List, TypedDict from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # Load and chunk contents of the blog loader = WebBaseLoader( web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",), bs_kwargs=dict( parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-content", "post-title", "post-header") ) ), ) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) all_splits = text_splitter.split_documents(docs) # Initialize embeddings and vector store embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # Index chunks _ = vector_store.add_documents(documents=all_splits) # Define prompt for question-answering prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # Initialize the chat model llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai") # Define state for application class State(TypedDict): question: str context: List[Document] answer: str # Define application steps def retrieve(state: State): retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"]) return {"context": retrieved_docs} def generate(state: State): docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"]) messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content}) response = llm.invoke(messages) return {"answer": response.content} # Compile application and test graph_builder = StateGraph(State) graph_builder.add_node("retrieve", retrieve) graph_builder.add_node("generate", generate) graph_builder.add_edge(START, "retrieve") graph_builder.add_edge("retrieve", "generate") graph = graph_builder.compile() response = graph.invoke({"question": "What is Task Decomposition?"}) print(response["answer"]) El código proporcionado muestra una tubería RAG entera que sigue siendo básica pero funcional.El tutorial demuestra las operaciones fundamentales de los sistemas RAG a través de la carga, la división, la indexación, la recuperación y la generación que permite a los desarrolladores crear sistemas avanzados listos para la producción. Monitorización y métricas de rendimiento Un sistema de RAG de producción requiere el seguimiento del rendimiento para alcanzar su máximo potencial operativo y detectar áreas potenciales de mejora.El dashboard incluye indicadores vitales de rendimiento que deben ser rastreados a lo largo de cada despliegue de producción. Las mejores prácticas y las trampas comunes Un sistema RAG listo para la producción necesita un trabajo de planificación y ingeniería adecuados y un seguimiento continuo del sistema para lograr la estabilidad.Esta sección presenta algunas de las mejores prácticas a seguir y las trampas comunes a evitar cuando se trabaja con tuberías RAG. Las mejores prácticas Un sistema RAG exitoso requiere una instalación inicial sólida como base. La calidad de su sistema RAG es tan buena como los datos sobre los que está construido. Su tubería de ingestión de datos y preprocesamiento debe ser confiable y sus datos deben estar libres de errores y organizados correctamente con todos los metadatos necesarios. La combinación de diferentes métodos a través de enfoques híbridos proporciona los resultados más óptimos en términos de rendimiento y rentabilidad y precisión. Evite utilizar un único método de búsqueda o generación. Sistemas de búsqueda híbridos que combinan métodos de búsqueda de palabras clave y vectores proporcionan las mejores características de cada método mientras reducen sus respectivas limitaciones. Se necesita un sistema de monitoreo completo para rastrear los sistemas de producción. Su tubería RAG requiere un sistema de monitoreo para monitorear su rendimiento operativo junto con sus costes y calidad de servicio. Las métricas de rendimiento del sistema necesitan rastrear la latencia entre 2-5 segundos para consultas complejas y rendimiento a 100-1000 consultas por minuto y uso de token a 50ms por token para GPT-3.5 y tasas de alucinación a 2-5% en sistemas optimizados. El sistema RAG requiere una mejora continua e iteración para lograr el éxito. Un sistema RAG requiere un esfuerzo continuo ya que no funciona como una iniciativa independiente. Su sistema requiere una evaluación continua del rendimiento para producir feedback que permite el desarrollo y la mejora continuas. El proceso requiere ajustar sus modelos y la base de conocimientos y probar diferentes métodos de recuperación y generación. Pistas comunes Los principales problemas dentro de los sistemas RAG se desarrollan porque las organizaciones no mantienen estándares adecuados de calidad de datos. La calidad de los datos afecta a la experiencia del usuario a través de alucinaciones que ocurren cuando existe mala calidad de datos. Una única métrica utilizada como medida primaria puede generar resultados engañosos. No confíe en una única métrica para evaluar el rendimiento de su sistema RAG. Un sistema que tenga una puntuación de alta precisión todavía puede tener una alta latencia o un alto coste. Su evaluación del rendimiento del sistema requiere puntuaciones de fidelidad entre el 85-95% en entornos de producción y una precisión de recuperación entre el 85-95% y una eficiencia de coste entre $0.01 y $0.05 por consulta. Ignorar la experiencia del usuario puede socavar incluso los sistemas técnicamente sólidos.La complejidad del desarrollo del sistema RAG hace que los usuarios pierdan de vista los requisitos fundamentales de la experiencia del usuario.Su sistema necesita tener una interfaz intuitiva que proporcione respuestas rápidas y precisas al tiempo que establece relaciones de confianza con los usuarios. El funcionamiento de los grandes sistemas RAG requiere de recursos financieros sustanciales porque los costes de inferencia de LLM representan el 60% de los costes totales y las operaciones de base de datos vectoriales usan el 25% y los recursos de computación usan el 15%. Futuras direcciones El campo de la Generación Aumentada Retrieval progresa rápidamente porque los científicos crean activamente métodos y tecnologías innovadoras a un ritmo rápido. El sistema Agentic RAG realiza planificación y ejecución de acciones dinámicas para resolver consultas de usuarios a través de operaciones secuenciales que incluyen consultas de fuente de datos y análisis y generación de visualización. La integración de bases de datos vectoriales con bases de datos gráficos permite capacidades avanzadas de modelado de conocimiento. El modelo de datos de bases de datos gráficos permite el almacenamiento de complejas relaciones de entidades, pero las bases de datos vectoriales sirven mejor para las operaciones de búsqueda semántica. La integración de estas dos tecnologías permite a los desarrolladores crear sistemas de búsqueda que ofrecen una funcionalidad y adaptabilidad superiores. RAG + Fine-tuning Convergence se ha vuelto más significativo en los últimos tiempos. La distinción entre RAG y técnicas de ajuste fino ha comenzado a desaparecer en un único concepto. RAG sirve como un método eficaz para alimentar el conocimiento externo a los LLMs pero el ajuste fino permite al modelo aprender conocimientos especializados para dominios o tareas particulares. Los desarrollos futuros probablemente introducirán nuevos métodos que unen las ventajas de los métodos de aprendizaje tradicionales y digitales. Conclusión El proceso de creación de tuberías de RAG para el uso de la producción requiere un trabajo significativo pero conduce a resultados satisfactorios.Los sistemas de RAG fiables que permiten el potencial de LLM necesitan una evaluación completa de la latencia y las alucinaciones frente a los costos del sistema a través de la implementación de las mejores prácticas descritas en este artículo. La evidencia de la investigación en este artículo muestra que se puede lograr un progreso sustancial porque las inexactitudes factuales disminuyen en un 30% cuando se fundamentan correctamente [2] y los métodos de recuperación híbrida reducen la latencia en hasta un 50% [2] y las estrategias de selección de modelos conducen a una reducción de costos del 75% [9]. A medida que el campo de RAG continúa evolucionando, es importante mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías para asegurar que sus sistemas permanezcan en la vanguardia. 10 Referencias [1] T. Lewis et al., "Retrieval-Augmented Generation for Production LLMs", Proc. de NeurIPS, 2024. [2] Galileo AI, “Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance”, 18 de noviembre de 2024. https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, “¿Qué es RAG (Generación Aumentada a la Recuperación)?”. https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., “Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey”, arXiv:2405.07437v2, Jul. 3, 2024. https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, “¿Qué es RAG (Retrieval Augmented Generation)?”, IBM. https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, “Developing RAGs in Production: A Guide to Best Practices”, Medium, 25 de diciembre de 2024. https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, "5 Técnicas para prevenir las alucinaciones en la respuesta a la pregunta de RAG", hacia la ciencia de los datos, 23 de septiembre de 2025. [en línea]. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, "Entender el RAG Parte VIII: Mitigando las alucinaciones en el RAG", Mastery Machine Learning, 20 de marzo de 2025. [en línea]. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, “Optimización de costes en aplicaciones de RAG”, Nerd For Tech, 8 de junio de 2025. https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain, "Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1," Documentación LangChain. https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/