El RAG (Recuperación-Generación mejorada), o mayor generación de recuperaciónes una técnica avanzada de IA que mejora la calidad y pertinencia de las respuestas producidas por modelos lingüísticos conectando el sistema a una base de conocimientos.
En lugar de basarse únicamente en los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento, estos modelos búsqueda de información en tiempo real en bases de datos, documentos u otras fuentes externas antes de generar una respuesta. Esto permite más precisos, mejor informados y contextualmente más pertinentes.
🔧 ¿Cómo funciona el GAR?
El GAR se basa en un proceso en dos etapas :
- Recuperación de información :
- Cuando se formula una pregunta, el modelo busca primero los documentos o pasajes de texto más pertinentes en una base de conocimientos externa (por ejemplo, artículos, bases de datos, documentos internos, API en línea).
- Generación :
- Una vez recuperada la información, el modelo la utiliza para formular una respuesta que integra estos datos de forma natural y coherente.
💡 Por ejemplo:
Un asistente médico basado en RAG puede buscar en bases de datos médicas recientes (como PubMed) antes de responder a una pregunta sobre un tratamiento. De este modo, no se limita a los conocimientos fijos de su formación, sino que también ofrece una respuesta basada en las últimas investigaciones científicas.
✅ ¿Por qué utilizar el GAR?
El GAR tiene varios principales ventajas :
✔ 📌 Mayor precisión
Al basarse en fuentes actualizadas, el GAR reduce el riesgo de "alucinación " (invención de hechos) y produce respuestas más fiable y objetiva.
✔ 📖 Mejor contextualización
Nos permite comprender mejor la solicitud del usuario y responder a ella. con mayor relevanciaintegrando la información específica del contexto.
✔ 🎯 Personaliza tus respuestas
El GAR puede adaptarse a las necesidades específicas de un usuario o de un sector (derecho, finanzas, sanidad, comercio electrónico, etc.), mediante consulta de bases de datos especializadas.
✔ 📡 Capacidad para mantenerse al día
A diferencia de los modelos convencionales, que no pueden aprender después del entrenamiento, el GAR puede acceder a información reciente sin tener que reformatear completamente el modelo.
📌 Ejemplos concretos de utilización del GAR
💬 1. Chatbots inteligente
👉 Un departamento de atención al cliente utiliza un chatbot RAG que consulta una base de datos de preguntas frecuentes y manuales técnicos para ofrecer respuestas precisas y evitar redireccionamientos innecesarios a un agente humano.
🔎 2. Motores de búsqueda avanzados
👉 Un motor de búsqueda jurídica basado en RAG puede recuperar y resumir resoluciones judiciales o artículos jurídicos pertinentes para responder a las preguntas de un abogado.
📝 3. Herramientas de escritura
👉 Un periodista utiliza un asistente basado en RAG que extrae estadísticas y citas actualizadas para enriquecer su artículo.
🧠 4. IA médica
👉 Un médico interroga a un asistente médico del GAR que recupera información actualizada sobre los efectos secundarios de un nuevo medicamento antes de aconsejar a su paciente.
🏢 5. Asistencia en la empresa
👉 Un empleado hace una pregunta sobre las políticas internas de su empresa; la IA de RAG consulta la documentación interna en directo y responde con la información pertinente.
