Introduciendo Legal RAG Bench

Isaacus presenta Legal RAG Bench, un benchmark intensivo en razonamiento y una metodología de evaluación para medir el rendimiento real de sistemas RAG legales. La evaluación de modelos líderes revela que la recuperación de información es el factor principal en el rendimiento, por encima del razonamiento, con Kanon 2 Embedder logrando una mejora media de 17 puntos de precisión respecto a competidores como Gemini 3.1 Pro o Text Embedding 3 Large. El análisis jerárquico de errores muestra que la mayoría de las supuestas alucinaciones son fallos de recuperación. Se concluye que una buena recuperación establece el techo del rendimiento en RAG legales, y el benchmark se publica abiertamente en Hugging Face junto con un explorador interactivo.