Revisar la fase de recuperación antes de mejorar el reranking

Vespa.ai anuncia un webinar para el 13 de octubre que plantea replantear el flujo de búsqueda como un embudo de filtrado, en lugar de una única etapa de reranking.

El mensaje central es que, antes de invertir en un modelo de reranking más potente, hay que asegurarse de que los resultados iniciales sean los correctos. El reranking es caro y lento, y no puede mejorar resultados que nunca llegaron al candidato.

El embudo propuesto empieza con un corpus amplio y aplica métodos de recuperación lexical, vectorial o híbrido, que son baratos y rápidos, para generar un gran conjunto de candidatos. En una segunda fase se reduce ese conjunto a un número manejable que se somete al reranker, reduciendo así el número de inferencias.

Esta arquitectura permite equilibrar recall, relevancia, latencia y coste. Por ejemplo, un mayor número de candidatos aumenta la cobertura pero también la carga de procesamiento. El webinar cubrirá preguntas prácticas como: cuántos candidatos pasar de una etapa a la siguiente, cuándo usar recuperación lexical frente a vectorial, cómo medir la efectividad del reranking y cómo aplicar el mismo principio a sistemas RAG.

Para los equipos que dependen de RAG, la calidad de la recuperación determina la información que llega al LLM. Si los documentos correctos no se recuperan, incluso el mejor reranking no ayuda. El enfoque de embudo permite, además, filtrar pasajes antes de incluirlos en la ventana de contexto del modelo.

El evento es gratuito y está dirigido a arquitectos de búsqueda y desarrolladores que quieran optimizar sus pipelines. Más detalles y registro en el sitio de Vespa.ai.

El webinar será una oportunidad para entender cómo aplicar esta arquitectura de forma práctica y medir su impacto en rendimiento y coste.