Los sistemas RAG que recuperan y generan información suelen fallar cuando procesan manuales técnicos o PDF complejos. Esto ocurre porque asumen que el documento es texto continuo y lo dividen en fragmentos de longitud fija. Esta acción separa tablas, diagramas y explicaciones de su contexto, lo que hace que el modelo genere respuestas que parecen correctas pero que contienen errores. Además, los gráficos y las imágenes quedan fuera del proceso, lo que elimina información clave.


Fragmentar el contenido respetando la estructura

Para resolver este problema, es crucial fragmentar el documento de forma semántica. Esto significa respetar la estructura lógica del manual, como sus capítulos, secciones y tablas completas. Al mantener estas unidades de información juntas, se preserva el contexto. También es vital conservar vínculos precisos entre cada fragmento y su ubicación original en el PDF. Esto permite citar la fuente con exactitud y aumenta la confiabilidad de las respuestas.

Convertir elementos visuales en texto indexable

Otra estrategia clave es textualizar los elementos multimodales. Los diagramas, gráficos y esquemas se convierten en descripciones textuales detalladas y precisas. Este texto descriptivo se indexa junto con el resto del contenido, haciendo que la información visual sea buscable y recuperable para el modelo. Así, el sistema puede comprender y usar todos los datos del documento, no solo el texto plano.

A veces parece que el sistema prefiere inventar una respuesta elegante antes que admitir que no encontró el diagrama correcto.