¿Qué es la generación aumentada por recuperación (RAG)?
Hace que la IA busque primero el contenido relevante en la documentación de la propia empresa y responda a partir de él, lo que reduce las respuestas fuera de lugar o inventadas.
Explicación detallada
Los modelos de lenguaje de gran tamaño no conocen la documentación interna de la empresa. Así funciona el RAG: primero se organizan las normas, los manuales de producto, los contratos y otros documentos en una base de conocimiento que se puede consultar; cuando alguien pregunta, el sistema localiza los fragmentos más relevantes y se los pasa al modelo, que responde «con los documentos delante» y puede indicar las fuentes.
Un ejemplo
Un comercial pregunta: «¿Cuánto dura la garantía de este producto?». El sistema encuentra la cláusula de garantía en el manual del producto y el modelo responde «24 meses», citando el apartado correspondiente del manual.
Cómo se usa en la empresa
Se usa a menudo para preguntas sobre conocimiento interno, asistentes de atención al cliente y consultas de normas y procesos. Que funcione bien depende en gran medida de que la documentación sea precisa, completa y esté actualizada.
Errores habituales
Creer que basta con meter todos los archivos sin más. Si la documentación está desactualizada, es contradictoria o tiene un formato caótico, las respuestas de la IA también fallarán.
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