Glosario de IA
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Una técnica que primero busca los documentos relevantes y se los da al modelo, para que responda a partir de tus fuentes y no de memoria.
El RAG combina búsqueda y generación. Cuando llega una pregunta, el sistema busca los fragmentos más relevantes —en tu documentación, una base de datos o la web— y los incluye en el prompt. El modelo responde usando ese material y puede citarlo.
Reduce las alucinaciones, mantiene las respuestas al día sin reentrenar y permite trabajar con información privada con la que el modelo nunca se entrenó.
Ejemplo: Un bot de soporte que responde con los artículos de tu centro de ayuda en lugar de improvisar.
En la práctica
- La calidad depende sobre todo de la búsqueda: si no recupera el fragmento correcto, el modelo no puede acertar.
- Mantén al día la base de documentos y elimina las versiones viejas.
- Pide al modelo que cite el fragmento que usa y que diga «no lo sé» si la respuesta no está.
Por qué reduce los errores: alucinaciones y privacidad.
