Definición

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una arquitectura de IA que combina un modelo de lenguaje grande con una fuente de conocimiento externa. En lugar de depender únicamente de lo que el modelo aprendió durante el entrenamiento, un sistema RAG recupera documentos relevantes, entradas de bases de datos o contenido de la base de conocimientos en tiempo de ejecución y utiliza ese contexto para generar una respuesta más precisa.

Cómo funciona RAG

Un flujo de trabajo RAG típico consta de tres pasos:

1. Un usuario hace una pregunta.
2. El sistema busca información relevante en una fuente de conocimiento.
3. El modelo de lenguaje utiliza el contexto recuperado para producir la respuesta final.

Esto hace que RAG sea útil cuando las respuestas deben reflejar datos comerciales actualizados, documentación interna, catálogos de productos, políticas o contenido de soporte.

Por qué es importante RAG

RAG ayuda a reducir las alucinaciones, mejora la fundamentación fáctica y permite a los equipos actualizar las respuestas sin reentrenar el modelo base. Se utiliza ampliamente en búsqueda de IA, chatbots empresariales, asistentes internos, herramientas de soporte al cliente y sistemas de gestión de conocimiento.