RAG con Python y LangChain: construye un chatbot con tus propios documentos
8 min readPrerrequisitos: Python 3.9+, conocimientos básicos de Python, cuenta en OpenAI (con créditos disponibles). No necesitas experiencia previa con LLMs ni LangChain.
Imagina esto: tienes un LLM integrado en tu app, un usuario pregunta algo sobre tu documentación interna, y el modelo responde con total seguridad... pero inventando. Eso es una alucinación, y en producción es inaceptable. RAG (Retrieval Augmented Generation) resuelve esto: en lugar de esperar que el modelo recuerde lo que nunca aprendió, le entregamos los documentos relevantes en cada llamada. El resultado es un chatbot que cita fuentes reales. En este tutorial construimos el pipeline completo desde cero: carga de PDFs, embeddings, vectorstore FAISS y una cadena de Q&A con código ejecutable que puedes adaptar hoy mismo.
Regla práctica: si el problema es 'el modelo no sabe X', usa RAG. Si es 'el modelo no responde con el tono que quiero', considera fine-tuning. RAG es más rápido, más barato y no requiere datos etiquetados.
