Asistente de conocimiento RAG — Stack de IA

Componentes y roles

Cada componente se merece su lugar.

01
Documentar el analizador
Extrae texto y metadatos preservando la identidad y las reglas de acceso de la fuente.
02
Modelo de inserción
Convierte pasajes y preguntas en vectores para recuperación de candidatos.
03
Almacén de referencia de Qdrant
Almacena vectores, metadatos, versiones de documentos y filtros de permisos.
04
Servicio de recuperación y respuesta
Selecciona pasajes, construye el contexto de la respuesta y devuelve las citas.
05
Conjunto de evaluación versionado
Pruebas de recuperación, soporte de respuesta, comportamiento de rechazo y frescura antes del lanzamiento.

Flujo de datos

Documentos aprobados → analizar y versionar → embeber → almacén de referencias Qdrant → recuperar → responder con pasajes → evaluación y revisión

Opciones predeterminadas

Comience aquí, luego cambie por un motivo declarado.

Almacenamiento de vectores

Implementación de referencia de Qdrant

Razón de la selección: Proporciona conceptos explícitos de búsqueda de vectores, metadatos y filtrado para un diseño de referencia portátil.
Cambiar cuando: Use pgvector cuando Postgres ya tenga operaciones; use búsqueda gestionada cuando la recuperación híbrida y controles empresariales dominen.

Evaluación

Conjunto de tarea y pasajes de apoyo versionado

Razón de la selección: Pruebas de recuperación y soporte de respuesta contra el corpus y preguntas reales del producto.
Cambiar cuando: Agregue una infraestructura de evaluación automatizada cuando el tamaño del conjunto de datos y la frecuencia de lanzamiento hagan que la ejecución manual sea poco confiable.

Suposiciones operativas

Costo, privacidad, alternativas y límites.

Suposición de costo: Presupueste para análisis, actualizaciones de incrustaciones, almacenamiento de vectores, inferencia, ejecuciones de evaluación y mantenimiento, no solo para el uso de chat.
Límite de privacidad: Los permisos del documento deben aplicarse durante la ingestión y recuperación; el modelo de respuesta debe recibir solo pasajes autorizados.
Implementación de referencia: Qdrant es un almacén de vectores de referencia, no un predeterminado universal. Use otro almacén cuando la infraestructura existente o las necesidades de filtrado lo hagan una mejor opción.
Alternativas: Use pgvector cuando Postgres sea el centro operativo; use búsqueda gestionada cuando la recuperación híbrida de palabras clave y vectores o controles empresariales dominen.
Limitación conocida: La recuperación puede omitir pasajes relevantes o mostrar contenido obsoleto. Las citas de fuentes y una demostración pasajera no prueban respuestas completas o correctas.

Puntos de control humanos

Mantén las decisiones responsables visibles.

Aprobar la colección de fuentes y las autorizaciones
Revisar el conjunto de evaluación y los casos de fallo
Propiedad de la actualidad del documento y respuesta a incidentes

Evidencia y fuentes

Ver qué respalda este registro.

Información oficial revisada

Última revisión 2026-09-05. Vuelva a revisar la documentación actual del proveedor, límites, precios y términos antes de adoptarlos.

Cada componente se merece su lugar.

Documentar el analizador

Extrae texto y metadatos preservando la identidad y las reglas de acceso de la fuente.

Modelo de inserción

Convierte pasajes y preguntas en vectores para recuperación de candidatos.

Almacén de referencia de Qdrant

Almacena vectores, metadatos, versiones de documentos y filtros de permisos.

Servicio de recuperación y respuesta

Selecciona pasajes, construye el contexto de la respuesta y devuelve las citas.

Conjunto de evaluación versionado

Pruebas de recuperación, soporte de respuesta, comportamiento de rechazo y frescura antes del lanzamiento.

Flujo de datos

Documentos aprobados → analizar y versionar → embeber → almacén de referencias Qdrant → recuperar → responder con pasajes → evaluación y revisión

Comience aquí, luego cambie por un motivo declarado.

Almacenamiento de vectores

Implementación de referencia de Qdrant

Razón de la selección: Proporciona conceptos explícitos de búsqueda de vectores, metadatos y filtrado para un diseño de referencia portátil.
Cambiar cuando: Use pgvector cuando Postgres ya tenga operaciones; use búsqueda gestionada cuando la recuperación híbrida y controles empresariales dominen.

Evaluación

Conjunto de tarea y pasajes de apoyo versionado

Razón de la selección: Pruebas de recuperación y soporte de respuesta contra el corpus y preguntas reales del producto.
Cambiar cuando: Agregue una infraestructura de evaluación automatizada cuando el tamaño del conjunto de datos y la frecuencia de lanzamiento hagan que la ejecución manual sea poco confiable.

Costo, privacidad, alternativas y límites.

Suposición de costo

Presupueste para análisis, actualizaciones de incrustaciones, almacenamiento de vectores, inferencia, ejecuciones de evaluación y mantenimiento, no solo para el uso de chat.

Límite de privacidad

Los permisos del documento deben aplicarse durante la ingestión y recuperación; el modelo de respuesta debe recibir solo pasajes autorizados.

Implementación de referencia

Qdrant es un almacén de vectores de referencia, no un predeterminado universal. Use otro almacén cuando la infraestructura existente o las necesidades de filtrado lo hagan una mejor opción.

Alternativas

Use pgvector cuando Postgres sea el centro operativo; use búsqueda gestionada cuando la recuperación híbrida de palabras clave y vectores o controles empresariales dominen.

Limitación conocida

La recuperación puede omitir pasajes relevantes o mostrar contenido obsoleto. Las citas de fuentes y una demostración pasajera no prueban respuestas completas o correctas.