TL;DRTécnica que hace que un modelo busque en tus documentos antes de responder, para ser más preciso.
Definición
RAG (Retrieval-Augmented Generation, o generación aumentada por recuperación) es una técnica que combina un modelo de lenguaje con la búsqueda de información en fuentes propias, como una base de conocimiento, documentos o el CRM. Antes de responder, el sistema recupera los fragmentos más relevantes y se los entrega al modelo como contexto, para que la respuesta se base en datos de la empresa y no solo en su entrenamiento general. Reduce las alucinaciones y permite responder con información actualizada. Su calidad depende de que las fuentes estén ordenadas, actualizadas y bien segmentadas.
Términos relacionados
Base de conocimientoConjunto de artículos y documentos que alimenta respuestas de soporte y de ...GroundingAnclar las respuestas de la IA a fuentes verificables para reducir errores.Modelo de lenguaje (LLM)Modelo entrenado con grandes cantidades de texto para entender y generar ...Ventana de contextoCantidad máxima de texto que un modelo puede considerar en una sola interacción.
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Técnica que hace que un modelo busque en tus documentos antes de responder, para ser más preciso.