En los últimos años, la inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados, y uno de los conceptos más relevantes es RAG (Retrieval-Augmented Generation). Este término, que podríamos traducir como generación aumentada por recuperación, combina la potencia de los modelos de lenguaje generativos con la búsqueda de información en bases de datos externas.
¿Cómo funciona RAG?
A diferencia de un modelo entrenado de manera estática, RAG es capaz de consultar fuentes externas antes de dar una respuesta. El proceso suele seguir cuatro pasos:
- El usuario realiza una pregunta o solicitud.
- El sistema busca información relevante en bases de datos, documentos o incluso en la web.
- Esa información recuperada se añade al contexto del modelo.
- El modelo genera una respuesta mucho más precisa, actualizada y fundamentada.
Ventajas del RAG
- Actualización constante: evita la limitación de modelos entrenados con datos antiguos.
- Mayor precisión: se reduce el riesgo de “alucinaciones” de la IA.
- Transparencia: en muchos casos puede mostrar las fuentes de las que obtuvo la información.
- Eficiencia empresarial: permite a las compañías crear asistentes internos con acceso a manuales, políticas o bases de conocimiento sin necesidad de reentrenar un modelo completo.
Casos de uso
- Chatbots corporativos con acceso a documentación interna.
- Sistemas de atención al cliente que se actualizan automáticamente.
- Plataformas de búsqueda mejoradas con respuestas generativas.
- Aplicaciones de visión e incluso de análisis médico.
Un concepto que marca el presente y futuro
El término RAG fue propuesto en 2020 por investigadores de Meta AI, y hoy en día ha sido adoptado por gigantes como Google, Microsoft, AWS, NVIDIA o IBM. Además, ha impulsado la popularidad de las bases de datos vectoriales, que permiten búsquedas semánticas rápidas y precisas.
¿Qué es un economista?
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