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Generación aumentada por recuperación (RAG)

¿Qué es 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.

Cómo ayuda KI.ordo

Así es exactamente como trabajan los agentes de KI.ordo: buscan en el conocimiento guardado mediante búsqueda por palabras clave (BM25) y responden citando las fuentes.

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Temas

RAG
búsqueda de conocimiento
modelos de lenguaje

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Términos relacionados

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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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

Generación aumentada por caché (CAG)

La generación aumentada por caché (CAG) es un enfoque en el que un modelo de lenguaje no busca el conocimiento en cada pregunta: una base de tamaño manejable se carga de antemano en su ventana de contexto y ese estado se guarda en caché, lo que elimina el paso de búsqueda. El término surgió a finales de 2024 como alternativa a la RAG. Encaja con bases pequeñas y estables; con datos grandes o cambiantes, la RAG suele ser más práctica.

RAG
Ventana de contexto
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Recuperación de información

La recuperación de información engloba los métodos que, en grandes colecciones de texto, encuentran los documentos o fragmentos que responden a una consulta y los ordenan por relevancia. Enfoques clásicos como BM25 ponderan los términos según su frecuencia y su rareza; los más recientes añaden similitud semántica. Es la base de los buscadores, la búsqueda empresarial y la generación aumentada por recuperación (RAG), en la que un modelo de lenguaje usa los fragmentos encontrados como fuente de su respuesta.

Búsqueda
BM25
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