Soy estudiante de último año de Ciencias de la Computación en NTU Singapur y estoy desarrollando el proyecto final de investigación sobre pipelines RAG para entender mejor cómo se construyen y evalúan los sistemas de recuperación aumentada por generación en entornos reales.
Estoy creando una herramienta para ayudar a desarrolladores a evaluar y comparar técnicas RAG como métodos de recuperación, rerankers y componentes de puntuación. Antes de mejorar la herramienta, me gustaría conocer cómo los desarrolladores actualmente construyen y evalúan sus pipelines RAG, qué desafíos enfrentan al elegir técnicas RAG y qué características serían realmente útiles en una herramienta de evaluación.
Si has trabajado con sistemas RAG o te interesa el tema, te invito a completar esta encuesta anónima de 8-10 minutos. Tus respuestas serán de gran valor para la investigación, tanto si tienes experiencia como si estás comenzando. Compartiré los resultados y hallazgos clave con la comunidad cuando finalice la recolección de datos.
En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones integrales: desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y soluciones como agentes IA y power bi. Si buscas apoyo para integrar RAG en proyectos empresariales o prototipar capacidades de IA para empresas, podemos ayudar desde la arquitectura hasta la implementación y pruebas.
Conocemos bien la integración de modelos y pipelines RAG en productos reales y ofrecemos servicios que cubren desde desarrollo de aplicaciones a medida y soluciones de Inteligencia artificial hasta seguridad y despliegue en servicios cloud aws y azure. También trabajamos en proyectos de ciberseguridad y pentesting, automatización de procesos, inteligencia de negocio y visualización con power bi para asegurar que las soluciones sean robustas y escalables.
Agradezco de antemano tu tiempo y te pido que compartas la encuesta con colegas y comunidades interesadas en RAG y NLP. Tus aportes ayudarán a diseñar herramientas más útiles para desarrolladores y equipos de I+D que trabajan con inteligencia artificial y sistemas de recuperación aumentada.
