¿Qué es la Retrieval-Augmented Generation?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina dos pasos: la recuperación, que encuentra la información más relevante en una fuente confiable, y la generación, en la que un modelo de lenguaje redacta una respuesta con esa información. El término proviene de un artículo de investigación de 2020 y desde entonces se ha convertido en una forma habitual de crear asistentes de IA sobre el conocimiento de una empresa.
Sin recuperación, un modelo de lenguaje responde a partir de patrones aprendidos en el entrenamiento, que pueden estar desactualizados o simplemente no incluir su negocio. RAG le da el material adecuado con el que trabajar en el momento de la pregunta.
¿Cómo funciona RAG?
- Preparar las fuentes. Los documentos o registros se indexan para poder buscarlos, a menudo por significado y no por palabras exactas.
- Recuperar. Cuando llega una pregunta, el sistema encuentra los pasajes o registros más relevantes para ella.
- Aumentar. El contenido recuperado se añade a la entrada del modelo junto con la pregunta.
- Generar. El modelo redacta una respuesta basada en ese contenido, idealmente citando su procedencia.
¿Cuál es un ejemplo de Retrieval-Augmented Generation?
Responder a partir de las directrices de marca
Un redactor pregunta a un asistente interno si un producto puede describirse como “ecológico” en un mercado concreto. Sin recuperación, el modelo da consejos genéricos.
Con RAG, el asistente primero recupera la sección relevante de las directrices de marca y legales de la empresa, luego responde a partir de ella y enlaza a la fuente, para que el redactor pueda verificarla.
RAG vs. fine-tuning vs. una capa semántica
Estos enfoques resuelven problemas distintos y a menudo se usan juntos.
| RAG | Fine-tuning | Capa semántica | |
|---|---|---|---|
| Qué hace | Aporta contenido relevante al modelo en el momento de la pregunta | Vuelve a entrenar el modelo con ejemplos | Define qué significan los datos y las métricas del negocio |
| Ideal para | Documentos, políticas, conocimiento | Estilo, formato, tareas especializadas | Respuestas numéricas coherentes a partir de datos de negocio |
| Mantiene las respuestas actualizadas | Sí, a medida que se actualizan las fuentes | Solo después de volver a entrenar | Sí, lee datos gobernados en tiempo real |
| Muestra las fuentes | Puede citar los pasajes recuperados | No | Rastrea las cifras hasta su fuente |
¿Por qué es importante RAG y cuáles son sus límites?
- Respuestas más precisas. Basarse en fuentes confiables reduce los datos inventados.
- Información actualizada. Las respuestas reflejan los documentos más recientes sin volver a entrenar un modelo.
- Resultados verificables. Las respuestas pueden señalar las fuentes que usaron.
- Límites con las cifras. Recuperar texto no equivale a calcular métricas correctamente. Para los datos de rendimiento, la IA también necesita datos gobernados y definiciones compartidas.
- La calidad de entrada determina la de salida. Si el contenido recuperado es incorrecto o está desactualizado, la respuesta también lo estará.
¿Cómo lo hace Alli?
Ask Alli, parte de Alli by PMG, basa sus respuestas en sus datos gobernados y no en conocimiento general. Cada solicitud se resuelve con las definiciones compartidas de Alli Semantic Layer, que asocia la pregunta con las métricas, dimensiones y reglas de negocio gobernadas que sus equipos ya acordaron.
Cada respuesta es trazable: puede ver los datos, la lógica y la fuente que la respaldan. Como todos los productos de Alli leen la misma infraestructura gobernada, una respuesta en Ask Alli coincide con los dashboards y los informes creados sobre los mismos datos.
Explorar Ask AlliPreguntas frecuentes sobre la Retrieval-Augmented Generation
¿Qué significa RAG?
RAG significa retrieval-augmented generation (generación aumentada por recuperación): primero se recupera la información relevante y luego se genera una respuesta a partir de ella.
¿RAG evita las alucinaciones de la IA?
Las reduce al basar las respuestas en fuentes confiables, pero no las elimina. Mostrar las fuentes y mantener a las personas en el proceso sigue siendo importante.
¿Cuál es la diferencia entre RAG y el fine-tuning?
RAG aporta información relevante en el momento de la pregunta. El fine-tuning vuelve a entrenar el modelo con ejemplos para cambiar su comportamiento. RAG suele ser la mejor opción para mantener las respuestas actualizadas.
¿Basta con RAG para analizar datos de negocio?
No por sí sola. Las cifras deben calcularse de forma coherente, y para eso se necesitan datos gobernados y definiciones de métricas compartidas, como una capa semántica, además de cualquier recuperación.
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