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RAG de búsqueda aumentada

RAG de búsqueda aumentada es un patrón de generación de recuperación aumentada en el que los resultados de la API de búsqueda en vivo reemplazan una base de datos vectorial para el paso de recuperación, proporcionando datos web en tiempo real sin requerir una canalización de inserción.

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Definicion

RAG de búsqueda aumentada es un patrón de generación de recuperación aumentada en el que los resultados de la API de búsqueda en vivo reemplazan una base de datos vectorial para el paso de recuperación, proporcionando datos web en tiempo real sin requerir una canalización de inserción.

En profundidad

El RAG tradicional requiere: una base de datos vectorial (Pinecone desde $70/mes, Weaviate desde $25/mes o autohospedado), un modelo de incrustación (OpenAI ada-002 a $0.0001/1k tokens o autohospedado) y un canal de fragmentación/ingestión. RAG de búsqueda aumentada elimina los tres. La compensación es el costo por consulta en el momento de la recuperación y la dependencia de datos web públicos. Para las bases de conocimiento que cubren información disponible públicamente (documentación de productos, inteligencia de la competencia, noticias, precios), el RAG de búsqueda aumentada supera al RAG vectorial en cuanto a frescura. Una tienda de vectores indexada la semana pasada no tendrá cambios de precios ayer; una llamada a la API de búsqueda lo hará. Para documentos internos propietarios, el vector RAG sigue siendo necesario. Comparación de latencia: la recuperación de vectores de una base de datos administrada es de 50 a 200 ms. Una llamada a la API de búsqueda dura entre 400 y 1200 ms. Para aplicaciones interactivas, esta diferencia es material; para tuberías por lotes, no lo es. A $0,005/crédito de Scavio, RAG con búsqueda aumentada cuesta $5 por cada 1.000 operaciones de recuperación, menos que la mayoría de los planes de base de datos vectoriales administrados para el mismo volumen de consultas. El punto de equilibrio frente a una base de datos vectorial de $70/mes es de aproximadamente 14.000 consultas/mes, por encima del cual el RAG vectorial se vuelve más barato.

Uso de ejemplo

Ejemplo del mundo real

Una herramienta de inteligencia competitiva B2B reemplazó su tienda de vectores Pinecone (recuperación de 68 ms, $70/mes) con la API de búsqueda Scavio (recuperación de 820 ms, $0,005/consulta). Con 2000 consultas al mes, el costo se redujo de $70 a $10, con resultados más recientes en los precios de la competencia.

Plataformas

RAG de búsqueda aumentada es relevante en las siguientes plataformas, todas accesibles a través de la API unificada de Scavio:

  • google

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Preguntas frecuentes

RAG de búsqueda aumentada es un patrón de generación de recuperación aumentada en el que los resultados de la API de búsqueda en vivo reemplazan una base de datos vectorial para el paso de recuperación, proporcionando datos web en tiempo real sin requerir una canalización de inserción.

Una herramienta de inteligencia competitiva B2B reemplazó su tienda de vectores Pinecone (recuperación de 68 ms, $70/mes) con la API de búsqueda Scavio (recuperación de 820 ms, $0,005/consulta). Con 2000 consultas al mes, el costo se redujo de $70 a $10, con resultados más recientes en los precios de la competencia.

RAG de búsqueda aumentada es relevante para google. Scavio proporciona una API unificada para acceder a datos de todas estas plataformas.

El RAG tradicional requiere: una base de datos vectorial (Pinecone desde $70/mes, Weaviate desde $25/mes o autohospedado), un modelo de incrustación (OpenAI ada-002 a $0.0001/1k tokens o autohospedado) y un canal de fragmentación/ingestión. RAG de búsqueda aumentada elimina los tres. La compensación es el costo por consulta en el momento de la recuperación y la dependencia de datos web públicos. Para las bases de conocimiento que cubren información disponible públicamente (documentación de productos, inteligencia de la competencia, noticias, precios), el RAG de búsqueda aumentada supera al RAG vectorial en cuanto a frescura. Una tienda de vectores indexada la semana pasada no tendrá cambios de precios ayer; una llamada a la API de búsqueda lo hará. Para documentos internos propietarios, el vector RAG sigue siendo necesario. Comparación de latencia: la recuperación de vectores de una base de datos administrada es de 50 a 200 ms. Una llamada a la API de búsqueda dura entre 400 y 1200 ms. Para aplicaciones interactivas, esta diferencia es material; para tuberías por lotes, no lo es. A $0,005/crédito de Scavio, RAG con búsqueda aumentada cuesta $5 por cada 1.000 operaciones de recuperación, menos que la mayoría de los planes de base de datos vectoriales administrados para el mismo volumen de consultas. El punto de equilibrio frente a una base de datos vectorial de $70/mes es de aproximadamente 14.000 consultas/mes, por encima del cual el RAG vectorial se vuelve más barato.

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