Capítulo 7. Creación de un sistema RAG científico con PostgreSQL y pgvector
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
La explosión de publicaciones científicas plantea a los investigadores un desafío abrumador: cómo descubrir, comprender y sintetizar de manera eficiente el conocimiento relevante de entre millones de artículos. Solo ArXiv publica más de 15 000 artículos al mes sobre física, matemáticas, informática y otros campos. La búsqueda tradicional por palabras clave no logra captar la riqueza semántica del discurso científico, donde un mismo concepto puede expresarse de innumerables maneras en diferentes ámbitos y comunidades de investigación .
En este capítulo se crea un sistema RAG diseñado específicamente para la literatura científica. A diferencia de los sistemas RAG de uso general, un RAG científico debe hacer frente a retos únicos:
- Terminología técnica
Los artículos usan un lenguaje preciso y específico del campo que requiere una comprensión semántica más allá de simples palabras clave.
- Contenido estructurado
Los artículos científicos siguen convenciones (resumen, metodología, resultados, conclusiones) que pueden orientar las estrategias de búsqueda.
- Redes de citas
Los artículos forman parte de una red de referencias que aportan contexto adicional.
- Notación matemática
Las fórmulas y ecuaciones tienen un significado que esta implementación no capta. El manejo de la notación matemática requiere ...
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