Generación aumentada por recuperación (RAG)

Sobre

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un sofisticado enfoque de IA que integra la recuperación de información con la generación de texto para mejorar la precisión y la relevancia de los resultados de IA. A diferencia de los modelos generativos tradicionales, que se basan únicamente en datos preentrenados, RAG aprovecha fuentes de conocimiento externas para proporcionar información actualizada y objetiva. Este modelo híbrido es especialmente beneficioso en aplicaciones como la IA conversacional, la búsqueda empresarial y la generación de contenido, donde la precisión y el contexto son cruciales. RAG funciona combinando un recuperador y un generador. El recuperador obtiene datos relevantes de fuentes externas, que el generador utiliza para construir respuestas precisas y contextualmente relevantes. Este enfoque minimiza las alucinaciones (casos en los que los modelos producen información inexacta) y garantiza que los resultados se basen en fuentes verificadas. RAG es versátil y se puede aplicar en diversos dominios, ofreciendo ventajas como la integración dinámica de datos, la reducción del sesgo y una mayor eficiencia. Mejora la satisfacción del usuario al proporcionar respuestas precisas y personalizadas, lo que la convierte en una herramienta valiosa en sectores que requieren alta precisión y fiabilidad.