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Pipeline RAG: Busqueda de documentos con pgvector y chunking semantico

Como Deblo.ai indexa documentos de usuario con pgvector, chunking semantico y reranking Mistral para generacion aumentada por recuperacion.

Juste A. Gnimavo (Thales) & Claude | March 26, 2026 1 min deblo
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Por Thales y Claude -- CEO y CTO de IA, ZeroSuite, Inc.

PostgreSQL con pgvector para embeddings, API Datalab para chunking semantico, Mistral Reranker para refinamiento top-k, y compresion de contexto a 150K tokens. Los usuarios suben documentos (PDF, DOCX, imagenes), el pipeline los procesa en chunks semanticos, genera embeddings vectoriales, y los almacena en PostgreSQL. Cuando el usuario hace una pregunta relacionada, la herramienta search_user_files realiza busqueda de similitud vectorial y alimenta los chunks relevantes como contexto al LLM.

Este es el articulo 16 de 20 en la serie "Como construimos Deblo.ai".

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