Mejorando la calidad de la base de conocimiento para sistemas RAG: Mejores prácticas para IA y humanos
Esta guía describe las mejores prácticas para crear documentación que sirva eficazmente tanto a lectores humanos como a IA/LLM en sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). La documentación de alta calidad mejora las respuestas de la IA y la experiencia del usuario, creando un bucle de retroalimentación positivo. El artículo detalla cómo los sistemas de IA procesan la documentación (recuperación, base de datos vectorial, generación), destacando la importancia de un contenido claro, conciso y contextualmente completo. Las recomendaciones incluyen el uso de HTML semántico, evitar PDFs, crear contenido amigable para rastreadores, asegurar la claridad semántica, proporcionar equivalentes de texto para elementos visuales y mantener diseños simples. La guía también aborda desafíos comunes de diseño de contenido, como dependencias contextuales, brechas de descubribilidad semántica, suposiciones de conocimiento implícito y dependencias de información visual. Aboga por una arquitectura de información jerárquica, secciones autocontenidas y proporcionar contexto de error con soluciones. En última instancia, el objetivo es una documentación que sea legible para humanos y amigable para la IA.