Construyendo una pila tecnológica de búsqueda de IA desde cero: ¿qué componentes necesitas realmente?

He construido esta pila varias veces. Aquí está el marco que uso:

Arquitectura central (Patrón RAG):

Consulta de usuario
    ↓
Embedding de consulta (modelo de embedding)
    ↓
Búsqueda vectorial (base de datos vectorial)
    ↓
Recuperación de candidatos
    ↓
Reordenamiento (cross-encoder)
    ↓
Ensamblaje de contexto
    ↓
Generación LLM
    ↓
Respuesta

Recomendaciones de componentes para tu escala (500K docs):

Chequeo de realidad de presupuesto:

Con 500K docs, estás viendo:

• Base de datos vectorial: $100-500/mes gestionada
• Costos de embedding: Único pago ~$50-100 para embeder el corpus
• Costos de LLM: Depende del uso, planea $500-2000/mes

Para 2 ingenieros, los servicios gestionados valen el 100%.

He estado ejecutando búsqueda de IA en producción durante 18 meses. Esto es lo que haría diferente:

Errores que cometimos:

1. Empezamos con base de datos vectorial autogestionada - Perdimos 3 meses en infraestructura. Deberíamos haber usado gestionada desde el primer día.

2. Modelo de embedding barato - Ahorramos $20/mes, perdimos mucha calidad de recuperación. Los embeddings de calidad lo valen.

3. Sin búsqueda híbrida al inicio - La búsqueda vectorial pura fallaba en consultas de coincidencia exacta. La híbrida (vector + BM25) lo resolvió.

4. Subestimamos las necesidades de monitoreo - Difícil de depurar sin métricas de calidad de recuperación.

Lo que usamos ahora:

• Pinecone (vector) + Elasticsearch (BM25) híbrido
• Embeddings de OpenAI (ada-002, actualizando a 3)
• Cohere reranker
• Claude para generación
• Dashboard personalizado monitoreando métricas de recuperación

Desglose de latencia:

• Embedding: 30 ms
• Búsqueda híbrida: 40 ms
• Reordenamiento: 60 ms
• LLM: 800 ms (el streaming mejora la experiencia de usuario)

La latencia percibida es buena porque transmitimos la salida del LLM.

Sumando la perspectiva de pipeline de datos que a menudo se pasa por alto:

El procesamiento de documentos importa MUCHO:

Antes de que algo llegue a tu base de datos vectorial, necesitas:

1. Estrategia de fragmentación (chunking) - ¿Cómo divides los documentos?
2. Extracción de metadatos - ¿Qué atributos capturas?
3. Pipeline de limpieza - Quitar plantillas, normalizar texto
4. Mecanismo de actualización - ¿Cómo fluyen los documentos nuevos/cambiados?

Consejo sobre fragmentación:

La trampa:

La gente pasa semanas eligiendo base de datos vectorial y días en la fragmentación. Debería ser al revés. Mala fragmentación = mala recuperación sin importar qué tan buena sea tu base de datos vectorial.

Comparación de bases de datos vectoriales según tus requisitos:

Para 500K docs + 2 ingenieros + menos de 200 ms:

Pinecone:

• Pros: Totalmente gestionada, excelente documentación, precios predecibles
• Contras: Dependencia del proveedor, personalización limitada
• Acierto: Perfecta para tus restricciones

Qdrant:

• Pros: Gran rendimiento, buen soporte híbrido, en la nube o autogestionada
• Contras: Oferta gestionada más nueva
• Acierto: Buena opción, especialmente si podrías necesitar búsqueda híbrida

Weaviate:

• Pros: Excelente búsqueda híbrida, vectorización integrada
• Contras: Configuración más compleja
• Acierto: Mejor para equipos grandes

Milvus:

• Pros: Más escalable, totalmente open source
• Contras: Requiere experiencia en infraestructura
• Acierto: Excesivo para tu escala, mejor pasar

Mi recomendación:

Empieza con Pinecone. Es aburrido (en el buen sentido). Tendrás tiempo de evaluar alternativas una vez entiendas mejor tus necesidades reales.

No olvides MLOps y observabilidad:

Lo que necesitas rastrear:

1. Métricas de recuperación

   • Precisión@K (¿los K resultados principales son relevantes?)
   • Recall (¿estamos encontrando todos los documentos relevantes?)
   • Distribución de latencia

2. Métricas de generación

   • Relevancia de las respuestas (¿la respuesta coincide con la consulta?)
   • Fundamento (¿la respuesta está apoyada en el contexto?)
   • Tasa de alucinación

3. Métricas del sistema

   • Latencia de consulta p50/p95/p99
   • Tasas de error
   • Costo por consulta

Herramientas:

• Weights & Biases para seguimiento de experimentos
• Datadog/Grafana para monitoreo del sistema
• LangSmith para observabilidad de LLM
• Dashboard personalizado para métricas de negocio

Lo que nadie te dice:

Pasarás más tiempo monitoreando y depurando que construyendo el sistema inicial. Planea para ello desde el primer día.

Chequeo de realidad para startups:

Si estás construyendo esto para un negocio (no para investigación), considera:

Construir vs Comprar:

• Construir RAG desde cero: 2-3 meses de desarrollo
• Usar una plataforma RAG existente: Días para producción

Plataformas que agrupan esto:

• LlamaIndex + base de datos vectorial gestionada
• Vectara (RAG-as-a-service completo)
• Endpoints RAG de Cohere

Cuándo construir personalizado:

• Necesitas personalización extrema
• Requisitos de sensibilidad de datos
• La economía de escala lo justifica
• Diferenciación por competencia central

Cuándo usar plataforma:

• Velocidad de lanzamiento importa
• Equipo pequeño
• RAG no es tu producto, lo habilita

Para la mayoría de negocios, el enfoque de plataforma gana hasta que llegas a límites de escala.

Consideraciones de seguridad que nadie mencionó:

Preocupaciones de datos:

1. ¿Qué datos envías a APIs externas de embedding?
2. ¿Qué datos van a proveedores de LLM?
3. ¿Dónde está alojada tu base de datos vectorial?

Opciones para datos sensibles:

• Modelos de embedding autogestionados (Sentence Transformers)
• Base de datos vectorial autogestionada (Qdrant, Milvus)
• LLM on-premise (Llama, Mixtral)
• Servicios gestionados desplegados en VPC

Lista de cumplimiento:

• Se cumplen requisitos de residencia de datos
• Cifrado en reposo y en tránsito
• Controles de acceso y registros de auditoría
• Políticas de retención de datos
• Procedimientos de manejo de PII

No asumas que los servicios gestionados cumplen tus requisitos de cumplimiento. Verifícalo explícitamente.

Este hilo ha sido increíblemente valioso. Aquí mi plan actualizado:

Decisión de arquitectura:

Opto por servicios gestionados por velocidad y tamaño de equipo:

• Pinecone para almacenamiento vectorial
• OpenAI text-embedding-3 para embeddings
• Cohere reranker
• Claude para generación
• LangChain para orquestación

Aprendizajes clave:

1. La estrategia de fragmentación importa tanto como la elección de la base de datos vectorial - Invertiré tiempo aquí
2. El reordenamiento es de alto retorno - Lo añado desde el principio
3. Búsqueda híbrida para mayor cobertura - Implementaré vector + BM25
4. Monitoreo desde el día 1 - Construir observabilidad desde el inicio, no después
5. Revisión de seguridad temprana - Confirmando cumplimiento antes de pasar a producción

Cronograma:

• Semana 1-2: Pipeline de datos y fragmentación
• Semana 3-4: Implementación core de RAG
• Semana 5: Monitoreo y optimización
• Semana 6: Revisión de seguridad y preparación para producción

Gracias a todos por los aportes detallados. Esta comunidad es oro puro.