Glosario de IA
¿Qué es RAG en IA?
RAG es una técnica que busca información relevante en tus documentos y se la pasa al modelo junto con la pregunta, para que responda con datos reales y al día.
RAG viene del inglés retrieval-augmented generation. Tiene dos pasos: primero se recuperan de una base de conocimiento los fragmentos que tienen que ver con la pregunta, casi siempre con embeddings; después se ponen en el prompt y el modelo genera la respuesta usándolos.
Sirve para que un asistente conozca información que no estaba en su entrenamiento: los manuales de una empresa, documentación interna o datos posteriores a su fecha de corte. Y permite citar de dónde salió cada dato.
No hace falta reentrenar el modelo, a diferencia del fine-tuning. Pero la respuesta es tan buena como lo que se recupera: si la búsqueda trae el fragmento equivocado, el modelo responde sobre eso.
Un ejemplo
El asistente de soporte que responde con las condiciones vigentes de un producto y te muestra de qué documento las sacó está usando RAG.