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Las bases de datos vectoriales y las herramientas RAG almacenan embeddings y recuperan contexto relevante, permitiendo que las aplicaciones de IA accedan de forma segura a datos privados. Desarrolladores y científicos de datos utilizan estos sistemas para construir pipelines de generación aumentada por recuperación para respuesta a preguntas sobre documentos internos, recomendaciones personalizadas y búsqueda semántica en grandes conjuntos de datos, aprovechando búsqueda híbrida, reranking y controles de acceso detallados.
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