IA para empresas
Qué es RAG (generación aumentada por recuperación) y cuándo usarlo
Explicación clara de la técnica que permite a un modelo responder usando tus documentos: cómo funciona, límites y alternativas.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica que permite a un modelo de lenguaje responder usando información que no estaba en su entrenamiento: tus documentos, tu base de conocimiento o tu web.
Cómo funciona, en tres pasos
- Indexación: los documentos se dividen en fragmentos y se convierten en vectores (embeddings).
- Recuperación: ante una pregunta, se buscan los fragmentos más relevantes por similitud semántica.
- Generación: el modelo redacta la respuesta usando esos fragmentos como contexto.
Cuándo merece la pena
- El conocimiento cambia con frecuencia (precios, normativa, documentación).
- Necesitas respuestas trazables con citas a la fuente.
- El volumen de documentos supera la ventana de contexto.
Límites habituales
RAG no arregla documentos mal organizados: si la información es contradictoria o está desactualizada, el sistema recuperará ruido. Tampoco sustituye al fine-tuning cuando lo que quieres cambiar es el estilo o el formato de las respuestas.
Alternativas a considerar
Con ventanas de contexto cada vez mayores, a veces basta con incluir los documentos directamente en el prompt. RAG sigue ganando cuando el corpus es grande o necesitas citas precisas por fragmento.