RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica que permite a un modelo de lenguaje como GPT-4 o Claude responder preguntas usando información que no estaba en su entrenamiento original.

El problema que resuelve

Los modelos de lenguaje son entrenados hasta una fecha de corte y no saben nada de tu empresa, tus productos, tus procesos o tus datos internos. Sin RAG, un asistente de IA te dará respuestas genéricas o inventará información (alucinaciones).

Cómo funciona

Cuando el usuario hace una pregunta, el sistema RAG:

1. Busca en tu base de conocimiento (documentos, FAQs, manuales, base de datos) los fragmentos más relevantes para esa pregunta.
2. Le pasa esos fragmentos al modelo de lenguaje como contexto.
3. El modelo genera una respuesta basada en ese contexto, no en lo que “cree saber”.

El resultado es un asistente que responde sobre tus productos, tus políticas y tus datos con precisión y sin inventar.

Cuándo usarlo

RAG es la base de cualquier asistente de IA empresarial que necesite responder sobre información específica de la empresa: asistente de atención al cliente, asistente interno para empleados, chatbot de soporte técnico.

Si el asistente solo necesita capacidad de razonamiento general (redactar, resumir, traducir), no necesita RAG.