Grounding y RAG
Arquitectura de grounding contextual y recuperación semántica.
El AI-LAB implementa una arquitectura basada en:
- grounding contextual
- embeddings
- recuperación semántica
- memoria persistente
- RAG interno
Objetivo principal
Section titled “Objetivo principal”Reducir:
- alucinaciones
- respuestas incorrectas
- pérdida de contexto
y mejorar:
- precisión
- coherencia
- trazabilidad
- reasoning contextual
Componentes principales
Section titled “Componentes principales”| Componente | Función |
|---|---|
| Qdrant | Base vectorial |
| Embedding model | Generación embeddings |
| Router Cognitivo | Orquestación |
| Context Manager | Contexto persistente |
| Runtime snapshots | Estado operativo |
| Docs Astro | Fuente documental |
Flujo RAG
Section titled “Flujo RAG”graph TD A[Usuario] --> B[Router API] B --> C[Embedding Prompt] C --> D[Qdrant Search] D --> E[Documentos relevantes] E --> F[Augment Prompt] F --> G[LLM] G --> H[Respuesta grounded]