Recursos de RAG

Una colección seleccionada de herramientas, frameworks, tutoriales y artículos para sistemas RAG.

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🛠️ Frameworks

Orquestación de RAG

Framework	Descripción	Enlace
LangChain	Framework de aplicaciones LLM más popular	langchain.com
LlamaIndex	Framework para indexación y consulta de datos	llamaindex.ai
Haystack	Framework NLP de extremo a extremo	haystack.deepset.ai
Semantic Kernel	SDK de orquestación de IA de Microsoft	learn.microsoft.com

Evaluación

Herramienta	Descripción	Enlace
RAGAS	Framework de evaluación de RAG	ragas.io
TruLens	Evaluación de aplicaciones LLM	trulens.org
Phoenix	Observabilidad de ML	arize.com/phoenix

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🗄️ Bases de Datos Vectoriales

Gestionadas

Base de datos	Tipo	Nivel gratuito
Pinecone	Cloud	✅ Limitado
Weaviate Cloud	Cloud	✅ Sandbox
Zilliz Cloud	Milvus alojado	✅ Limitado

Autogestionadas

Base de datos	Lenguaje	Mejor para
Chroma	Python	Desarrollo
Qdrant	Rust	Producción
Milvus	Go/C++	Gran escala
pgvector	PostgreSQL	PostgreSQL existente
FAISS	C++/Python	En memoria

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🤖 Modelos de Embeddings

APIs Comerciales

Proveedor	Modelo	Dimensiones
OpenAI	text-embedding-3-small	1536
OpenAI	text-embedding-3-large	3072
Cohere	embed-v3	1024
Voyage AI	voyage-2	1024

Código Abierto

Modelo	Fuente	Dimensiones
BGE-large	BAAI	1024
E5-large	Microsoft	1024
all-MiniLM-L6	Sentence-Transformers	384
GTE-large	Alibaba	1024

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📚 Recursos de Aprendizaje

Documentación Oficial

• Documentación de LangChain
• Documentación de LlamaIndex
• OpenAI Cookbook
• Centro de Aprendizaje de Pinecone

Tutoriales

• Construyendo RAG con LangChain
• Tutorial de Inicio de LlamaIndex
• RAG desde cero (Pinecone)

Cursos

Curso	Proveedor	Nivel
LangChain para desarrollo LLM	DeepLearning.AI	Principiante
Construcción con LLMs	Weights & Biases	Intermedio
Bootcamp Full Stack LLM	FSDL	Avanzado

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📄 Artículos Clave

Fundamentales

Artículo	Año	Tema
RAG para NLP intensivo en conocimiento	2020	Artículo original de RAG
Dense Passage Retrieval	2020	DPR para QA
REALM	2020	LM mejorado con recuperación

Técnicas Avanzadas

Artículo	Año	Tema
Self-RAG	2023	RAG autorreflexivo
HyDE	2022	Documentos hipotéticos
Lost in the Middle	2023	Análisis de longitud de contexto

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🔧 Herramientas

Desarrollo

Herramienta	Propósito
Jupyter/Colab	Prototipado
Streamlit	Interfaces rápidas
Gradio	Interfaces de demostración

Observabilidad

Herramienta	Propósito
LangSmith	Trazado de LangChain
Weights & Biases	Seguimiento de experimentos
Arize	Observabilidad de ML

Despliegue

Plataforma	Tipo
Modal	Python sin servidor
Railway	Despliegue sencillo
Render	Servicios web
AWS/GCP/Azure	Empresarial

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💬 Comunidades

Plataforma	Enlace
LangChain Discord	discord.gg/langchain
LlamaIndex Discord	discord.gg/llamaindex
r/LocalLLaMA	reddit.com/r/LocalLLaMA
AI Twitter/X	Siga el hashtag #RAG

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📊 Benchmarks

Benchmark	Propósito	Enlace
MTEB	Modelos de embeddings	huggingface.co/spaces/mteb
BEIR	Benchmark de recuperación	github.com/beir-cellar
MS MARCO	Ranking de pasajes	microsoft.github.io/msmarco

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Orden de Lectura Recomendado

1. Inicio: Tutorial de RAG con LangChain
2. Comprensión: Artículo original de RAG
3. Profundización: Dense Passage Retrieval
4. Avanzado: Artículos de HyDE y Self-RAG
5. Práctica: Construya proyectos del Módulo 10

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