PIPELINEGlosario · IA y automatización
¿Qué es RAG?
RAG significa que un modelo de lenguaje, antes de responder, consulta una colección de documentos definida y responde solo en base a los pasajes encontrados. Así la respuesta proviene de contenidos propios verificados en lugar del conocimiento general de entrenamiento, y se puede incluir la fuente.
01 — Contexto
RAG (Retrieval Augmented Generation) en detalle
El proceso tiene dos pasos. Primero se usa la pregunta para encontrar los pasajes relevantes en la base de conocimiento propia. Luego el modelo de lenguaje recibe exactamente esos pasajes y la instrucción de responder exclusivamente a partir de ellos.
Esto resuelve el problema central de los modelos de lenguaje libres: inventan respuestas que suenan plausibles cuando no saben algo. Con RAG, la respuesta correcta a una pregunta desconocida no es una inventada, sino un honesto «no encuentro nada sobre eso» con derivación a una persona.
02 — Práctica
Lo que esto significa para pequeñas empresas
Para las empresas, RAG es el motivo por el cual un chatbot de web puede ser fiable. La calidad ya no depende del modelo, sino de la base de conocimiento, es decir, de lo completa y actualizada que esté tu documentación propia.
03 — Preguntas
Preguntas frecuentes
¿RAG necesita muchos datos?
No, más bien datos bien estructurados que muchos. Una FAQ cuidada, descripciones actualizadas de servicios y unos cuantos documentos de ejemplo suelen bastar para empezar.
¿Nuestros documentos pasan a formar parte del modelo?
No. Permanecen en un almacenamiento separado y solo se envían en tiempo de ejecución. No se realiza ningún entrenamiento con tus datos.
04 — Continuar
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Siguiente paso
Hablemos brevemente de si esto vale la pena para vosotros.
Una conversación de veinte minutos suele bastar para aclarar si un proyecto tiene sentido. Si no, lo decimos: es más barato para ambas partes que una oferta que nadie necesita.