Qué es RAG (recuperación aumentada) en IA
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica en la que la IA, antes de responder, busca información en una base de datos o documentos concretos y la usa para construir la respuesta. Así contesta con datos específicos y reduce las invenciones.
RAG es lo que hay detrás de muchos "chatbots que conocen tu empresa" o "asistentes sobre estos documentos". En lugar de fiarlo todo a lo que el modelo aprendió en su entrenamiento, le da fuentes concretas en el momento de responder.
Pasos
- El problema que resuelveUn modelo solo "sabe" lo que vio al entrenarse: ni tus documentos privados ni información posterior. Y a veces inventa. RAG aporta datos frescos y concretos.
- Paso 1: recuperarCuando haces una pregunta, el sistema busca en una base de conocimiento (documentos, manuales, una web) los fragmentos más relevantes.
- Paso 2: aumentar el promptEsos fragmentos se añaden al mensaje que recibe el modelo, junto con tu pregunta, como "material de consulta".
- Paso 3: generar la respuestaEl modelo responde apoyándose en esos textos. Muchos sistemas RAG además citan de qué documento sale cada dato.
- Para qué se usaAsistentes de soporte sobre la documentación de un producto, buscadores internos de empresa, chatbots sobre normativa o sobre un conjunto de archivos.
Tip clave
Si montas o usas un sistema RAG, la calidad depende sobre todo de los documentos que le das: si la base está desordenada o desactualizada, las respuestas también lo estarán.
Preguntas frecuentes
¿RAG elimina las alucinaciones?
Las reduce mucho al darle fuentes, pero el modelo todavía puede malinterpretar o mezclar. Conviene mostrar las fuentes y verificar lo crítico.
¿Es lo mismo que entrenar el modelo con mis datos?
No. RAG no cambia el modelo: le pasa los documentos en el momento de responder. Es más barato y fácil de actualizar que reentrenar.
¿Necesito saber programar para usarlo?
Para montarlo, en general sí o usar una plataforma que lo haga. Para usar un chatbot que ya funciona con RAG, no.