Vectara RAG

Vectara RAG hace una pregunta a tu corpus de Vectara y devuelve directamente una respuesta escrita a partir de los documentos encontrados. Vectara se encarga de buscar, ordenar los resultados y resumirlos, así que no necesitas conectar un modelo ni un componente de embeddings.

Cuándo usarlo

• Responder preguntas sobre tus documentos guardados en Vectara con un solo componente.
• Montar un buscador de respuestas para empleados o clientes sin diseñar un agente.
• Recibir la respuesta en un idioma concreto.

Configuración

Los datos de acceso se escriben en el propio nodo.

Campo	Qué hace
Vectara Customer ID (obligatorio)	El identificador de tu cuenta de Vectara.
Vectara Corpus ID (obligatorio)	El identificador del corpus donde están tus documentos.
Vectara API Key (obligatorio)	La clave de acceso de Vectara.
Search Query	La pregunta que quieres responder.
Reranker Type	Cómo se ordenan los resultados antes de resumirlos: mmr (por defecto), que da resultados variados; rerank_multilingual_v1; o none, sin reordenar.

Opciones avanzadas

Campo	Qué hace
Hybrid Search Factor	Cuánto pesan las palabras exactas frente al significado, de 0 a 1. Con 0 solo cuenta el significado y con 1 solo las palabras. Por defecto, 0,005.
Metadata Filters	Condiciones para buscar solo entre los documentos con ciertos datos, con la sintaxis de filtros de Vectara.
Number Of Results To Rerank	Cuántos resultados se reordenan. Por defecto, 50.
Diversity Bias	De 0 a 1; más alto da resultados más variados. Solo con mmr. Por defecto, 0,2.
Max Results To Summarize	Cuántos resultados se usan para escribir la respuesta. Por defecto, 7.
Response Language	Idioma de la respuesta, con su código, por ejemplo spa para español, o auto para detectarlo. Por defecto, eng.
Prompt Name	Las instrucciones de Vectara para resumir. Por defecto, vectara-summary-ext-24-05-sml, la única disponible en los planes Growth; las demás son para planes Scale.

Resultado

La salida Answer es la respuesta escrita, lista para mostrarla en un chat o enviarla por correo.

Ejemplo

Un departamento de recursos humanos quiere responder dudas sobre el convenio.

1. Sube el convenio a un corpus de Vectara.
2. Añade Vectara RAG con los datos de la cuenta y del corpus.
3. Conecta la pregunta del empleado a Search Query y elige spa en Response Language.
4. Muestra Answer en el chat.

Buenas prácticas

• Cambia Response Language a spa si tus usuarios preguntan en español: por defecto responde en inglés.

Componentes relacionados

• Vectara: guarda documentos en Vectara y busca en ellos.