RAG Arena &
Enrutamiento Dinámico
Compara múltiples bases de conocimiento simultáneamente, descubre cuál funciona mejor para cada tipo de pregunta y deja que el sistema enrute automáticamente futuras consultas a la fuente ganadora.
Comparación de Bases de Conocimiento
Envía una pregunta a múltiples configuraciones RAG simultáneamente. Observa cómo responden diferentes bases de conocimiento y elige la ganadora.
Qdrant
Cloudflare VectorizeCómo Funciona RAG Arena
Un proceso estructurado para encontrar la mejor configuración de base de conocimiento para cada tipo de pregunta.
Configurar Variantes
Configura 2-8 variantes de arena, cada una apuntando a un vector RAG o base de conocimiento diferente.
Ejecutar en Paralelo
Envía preguntas a todas las variantes simultáneamente. Cada una recupera contexto de su propia base de conocimiento.
Comparar y Puntuar
Visualiza respuestas en paralelo con puntuaciones de calidad para relevancia, alucinaciones y completitud.
Aprender y Enrutar
El sistema aprende qué base de conocimiento gana para cada tipo de pregunta y enruta futuras consultas automáticamente.
Enrutamiento RAG Dinámico
Una vez que los resultados de arena establecen preferencias, las preguntas entrantes se enrutan automáticamente a la base de conocimiento con mejor rendimiento — sin configuración manual.
Diseñado para RAG Empresarial
Todo lo que necesitas para optimizar la calidad de recuperación a escala.
Soporte Multi-Proveedor
Compara entre Qdrant, Cloudflare Vectorize, Couchbase, MongoDB Atlas y más en un solo experimento de arena.
Puntuación de Calidad Integrada
Cada respuesta se puntúa en tiempo real por relevancia, alucinaciones, corrección y completitud.
Integración de Corrección Automática
Los resultados de arena alimentan el ciclo de corrección automática de QA, aprendiendo automáticamente el enrutamiento óptimo con umbrales de calidad.
Registro de Auditoría Completo
Cada decisión de enrutamiento se registra con el origen (arena, corrección automática o manual), puntuaciones y marcas de tiempo en MongoDB.
Enrutamiento Rápido vía KV
Las preferencias aprendidas se almacenan en Cloudflare KV para búsquedas en sub-milisegundos. MongoDB mantiene el historial completo.
Configuraciones Predefinidas
Guarda, nombra y reutiliza configuraciones de arena. Exporta como JSON portátil para compartir entre equipos.
Proveedores de Vectores Compatibles
Ejecuta experimentos de arena con cualquier combinación de bases de datos vectoriales.
QdrantCloudflare Vectorize
Couchbase
Vertex AI Vector Search
PageIndexArquitecturas de Recuperación RAG
Dirige consultas a diferentes estrategias de recuperación según el tipo de pregunta. Cada arquitectura optimiza para diferentes casos de uso.
Búsqueda Vectorial
Coincidencia de similitud semántica mediante embeddings densos. Ideal para preguntas en lenguaje natural y búsquedas conceptuales.
Híbrido (BM25 + Vectorial)
Combina búsqueda por palabras clave con semántica usando Fusión de Rango Recíproco. Ideal para consultas técnicas precisas.
Reordenamiento
Recuperación inicial seguida de reordenamiento con cross-encoder para precisión. Ideal para respuestas críticas que requieren exactitud.
RAG Agéntico
Enrutamiento impulsado por LLM a través de múltiples bases de conocimiento y herramientas. Ideal para preguntas complejas de varios pasos que requieren síntesis.
Encuentra tu configuración RAG óptima
Deja de adivinar qué base de conocimiento funciona mejor. Deja que RAG Arena te muestre los datos y que el Enrutamiento Dinámico se encargue del resto.