Tecnica que combina un modelo de lenguaje con una base de datos. Antes de responder, busca info relevante y genera basandose en ella. Reduce alucinaciones.
RAG (Retrieval-Augmented Generation o generacion aumentada por recuperacion) es una tecnica que combina un modelo de lenguaje con una base de datos o repositorio de documentos. Antes de generar una respuesta, el sistema busca informacion relevante en su base de conocimiento y se la pasa al modelo como contexto.
Esto tiene dos grandes ventajas: reduce las alucinaciones porque el modelo se basa en informacion real, y permite trabajar con datos actualizados o privados sin reentrenar el modelo.
Los sistemas RAG se usan en chatbots de atencion al cliente, asistentes legales, busqueda documental, y cualquier aplicacion donde la precision y la actualizacion de la informacion sean criticas.
💡 Ejemplos prácticos
Chatbot de empresaUn empleado pregunta "Cual es la politica de vacaciones?" y el RAG busca en el manual del empleado, no inventa la respuesta.
Asistente legalUn abogado pregunta sobre un caso y el RAG busca en la jurisprudencia relevante antes de responder.
Investigacion academicaUn estudiante pregunta sobre un tema y el RAG busca en los papers mas recientes para dar una respuesta actualizada.