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Glosario / Guía para elegir e implementar

Generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación aumentada por recuperación (RAG) busca material relevante en una colección de documentos y lo proporciona a un modelo de lenguaje como contexto para responder.

Puede ayudar a usar información ajena al entrenamiento, como documentación actual del producto.

La calidad de la búsqueda, la vigencia de las fuentes, los permisos y el uso del contexto por el modelo influyen en el resultado. RAG no elimina las alucinaciones.

Ejemplo práctico

Ejemplo: un agente de soporte con RAG responde una pregunta sobre tu política de reembolsos extrayendo la página vigente y citándola, en lugar de reproducir una versión posiblemente desactualizada de su memoria de entrenamiento.

Qué evaluar antes de invertir

  • Pregunta cómo se fragmentan e indexan los documentos y si puedes definir qué cuenta como fuente de verdad.
  • Prueba con preguntas cuyas respuestas hayan cambiado recientemente, para ver si aún se recupera contenido obsoleto.
  • Comprueba si las respuestas citan sus fuentes de forma visible, para que usuarios y revisores puedan verificar las afirmaciones.

Limitaciones y decisiones

RAG solo ancla las respuestas en lo que indexas; los huecos, duplicados o contradicciones de tu base de conocimiento se traducen directamente en respuestas deficientes.

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