Kit RAG y bases de conocimiento
Todo lo necesario para apps con recuperación aumentada: frameworks, bases vectoriales y orquestación.
Tutorial del Marco LlamaIndex
Tutorial práctico de LlamaIndex, el framework diseñado para construir aplicaciones RAG que conectan LLMs con fuentes de datos personalizadas. Cubre pipelines de ingestión de datos, estrategias de indexación, motores de consulta y recuperación basada en agentes, con ejemplos prácticos para conectores de PDF, web y base de datos; ideal para desarrolladores que quieren construir asistentes de IA específicos de dominio basados en sus propios documentos.
Marco RAG de Haystack
Haystack es un framework open source de deepset para construir aplicaciones LLM listas para producción, especializado en RAG y pipelines de preguntas y respuestas. Ofrece componentes modulares para procesamiento de documentos, embeddings y recuperación, que se conectan fácilmente con modelos de OpenAI, Hugging Face y más.
Base de Datos de Vectores Qdrant
Qdrant es una base de datos vectorial open source de alto rendimiento y motor de búsqueda por similitud diseñada para producción. Escrita en Rust, potencia pipelines RAG, sistemas de recomendación y búsqueda semántica con filtrado de payload, multi-tenencia y opciones de despliegue autoalojado o cloud gestionado.
Plataforma de Desarrollo de Aplicaciones LLM Dify
Dify es una plataforma open source de desarrollo de aplicaciones LLM que combina orquestación visual de workflows, un motor RAG integrado y capacidades de agente. Permite a desarrolladores y usuarios no técnicos construir, probar y desplegar apps con IA rápidamente, con soporte para múltiples proveedores de modelos e integración API fluida.
LangChain Framework Tutorial
Tutorial en profundidad del framework LangChain que recorre su arquitectura y módulos principales —Chains, Agents y Memory— con ejemplos prácticos. Incluye integración RAG, desarrollo de herramientas personalizadas y estrategias de depuración; ideal para desarrolladores que quieren ir más allá de los prompts simples y construir aplicaciones LLM de nivel producción.
Piña
Pinecone es una base de datos vectorial totalmente gestionada para RAG y búsqueda semántica en producción, con escalado serverless, búsqueda híbrida y filtrado por metadatos. Elimina la carga operativa de mantener infraestructura vectorial propia, dejando que los equipos se centren en la lógica — con precios por uso y nivel gratis inicial.
Chroma
Chroma es una base de datos de embeddings open source y amigable para desarrolladores que pone en marcha prototipos RAG en minutos con una API simple de Python o JavaScript. Corre en el propio proceso para desarrollo local y escala con su oferta cloud gestionada — la puerta de entrada más fácil a la búsqueda vectorial.