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Evaluación de documentos (RAG)

¿Qué es Evaluación de documentos (RAG)?

En la generación aumentada por recuperación (RAG), la evaluación de documentos consiste en comprobar si los fragmentos encontrados encajan con la pregunta y pueden respaldar una respuesta. Solo los fragmentos considerados relevantes pasan al modelo de lenguaje; los demás se descartan o lanzan una nueva búsqueda. Así se reduce el riesgo de respuestas inventadas o mal fundamentadas, por ejemplo cuando aparece un documento desactualizado ante una pregunta sobre precios actuales.

Cómo ayuda KI.ordo

Los agentes de KI.ordo responden citando las fuentes y dicen abiertamente cuando no saben algo; las preguntas sin resultados aparecen en una lista de lagunas de conocimiento.

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Temas

RAG
relevancia
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Términos relacionados

Generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación aumentada por recuperación combina búsqueda y generación de texto: antes de responder, el sistema busca en una colección de conocimiento, como manuales, políticas o preguntas frecuentes, los fragmentos relevantes y se los pasa al modelo de lenguaje como contexto. Así la respuesta se apoya en contenido actual y propio de la empresa, no solo en lo aprendido durante el entrenamiento. Esto reduce las afirmaciones inventadas, hace rastreables las fuentes y permite actualizar sin reentrenar.

RAG
búsqueda de conocimiento
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Reordenación de documentos

La reordenación de documentos (reranking) es un segundo paso de ordenación en sistemas de búsqueda y RAG: una primera búsqueda rápida devuelve una selección de posibles resultados, que un método más preciso pero más costoso reordena después por relevancia. A menudo lo hace un llamado cross-encoder, que evalúa conjuntamente la pregunta y el fragmento de texto. Así los fragmentos más pertinentes quedan arriba antes de que un modelo de lenguaje redacte la respuesta.

búsqueda
RAG
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Alucinación

Se llama alucinación a la respuesta de un modelo de IA que suena convincente pero es falsa o inventada, como una sentencia judicial inexistente, una cifra errónea o una fuente ficticia. La causa: los modelos de lenguaje generan formulaciones probables; no consultan hechos de forma automática. El riesgo baja cuando las respuestas se basan en fuentes verificadas, se citan las referencias y una persona revisa los resultados importantes.

Modelos de lenguaje
Fiabilidad
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Plantilla

Pipeline de recuperación

Un pipeline de recuperación (retrieval pipeline) es la secuencia de pasos con la que un sistema encuentra la información adecuada para una pregunta. Suele incluir: importar y limpiar documentos, dividirlos en fragmentos, crear un índice de búsqueda, reformular la consulta si hace falta, buscar coincidencias, ordenarlas (reranking) y pasar las mejores al modelo de lenguaje. Es la base de cualquier aplicación RAG, y su calidad determina en gran medida lo buenas que serán las respuestas.

RAG
búsqueda
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