¿Qué es RAG?

RAG, o Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación), es una técnica que mejora la salida de los modelos grandes de lenguaje (LLM) incorporando información de fuentes de conocimiento externas, permitiendo respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

RAG permite a los LLM acceder a información actualizada y específica del dominio sin reentrenamiento, mejorando la precisión factual y reduciendo las alucinaciones al fundamentar las respuestas en fuentes de conocimiento verificables.

RAG usa una biblioteca de conocimiento que almacena información de varias fuentes en un formato común, procesada en representaciones numéricas. Cuando se hace una consulta, se busca en esta biblioteca para recuperar la información contextual correcta, que luego es usada por el LLM para generar respuestas.

Un chatbot de atención al cliente con RAG puede recuperar políticas específicas de la empresa, manuales de productos, o actualizaciones recientes para proporcionar respuestas precisas y actualizadas que van más allá de su entrenamiento base.

Conectado con Bases de Datos Vectoriales, Búsqueda Semántica, Embeddings, Modelos de Lenguaje, y sistemas de Gestión de Conocimiento.