Retrieval-Augmented Generation
¿Qué es RAG?
RAG es una técnica en la que un modelo de IA busca primero información en una base de documentos propia y luego redacta su respuesta a partir de esos fragmentos, de modo que responde con datos de tu empresa y puede citar la fuente.
Los documentos (manuales, políticas, catálogos) se dividen en fragmentos y se indexan. Ante una pregunta, el sistema recupera los más relevantes y se los entrega al modelo como contexto. Esto reduce las respuestas inventadas y permite actualizar el conocimiento sin reentrenar el modelo.
Por qué importa para tu negocio
Tu equipo o tus clientes obtienen respuestas basadas en tus propios documentos, verificables y actualizadas.
Ejemplo
Una empresa carga su manual de procedimientos y su equipo pregunta en lenguaje natural; cada respuesta indica de qué documento salió.
Preguntas frecuentes
No. Entrenar o ajustar un modelo cambia el modelo en sí. Con RAG el modelo no cambia: se le entrega la información relevante en cada consulta, por eso actualizar un documento basta para actualizar las respuestas.
Manuales, políticas, catálogos, contratos, preguntas frecuentes o artículos de ayuda, en formatos como PDF, Word o páginas web. La calidad de las respuestas depende de que esos documentos estén actualizados y bien organizados.
Las reduce, pero no las elimina. Por eso conviene que el sistema muestre de qué documento salió cada respuesta y que diga que no tiene la información cuando no la encuentra.