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Inteligencia Artificial

Re-ranking en RAG: la pieza que sube la calidad de verdad

Los embeddings recuperan rápido pero ordenan mal, porque codifican consulta y documento en vectores independientes sin cruzar tokens. Un reranker cross-encoder sobre el top-100 corrige esa señal y sube Precisión@10 entre un 15 y un 30 por ciento en corpus de más de 100k documentos. Cuándo compensa añadir uno y cuándo el límite de latencia hace que no sea viable.

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Inteligencia Artificial

text-embedding-3 de OpenAI: qué cambia respecto al anterior

OpenAI liberó text-embedding-3 el 25 de enero de 2024 en dos variantes: small y large. Mejora la calidad MTEB frente a ada-002, añade dimensiones variables (truncar sin reentrenar) y baja el precio en small. Migrar compensa en la mayoría de RAG serios, pero conviene medir el recall real con tu propio corpus antes de reindexar todo.

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