Glosario · RAG (generación aumentada por recuperación)
¿Qué es RAG o generación aumentada por recuperación?
Definición: RAG es una técnica en la que un modelo de lenguaje busca primero la información en documentos propios y responde a partir de ella, citando la fuente.
El sistema divide la documentación de la empresa en fragmentos y los indexa, normalmente mediante representaciones numéricas de su significado, llamadas embeddings, que permiten búsquedas semánticas. Cuando llega una pregunta, recupera los fragmentos más relacionados y se los entrega al modelo junto con la pregunta. El modelo redacta la respuesta con ese material, de modo que puede indicar de qué documento procede cada dato.
Es la forma habitual de que un asistente o un agente responda con el conocimiento interno de la empresa: políticas, procedimientos, contratos, fichas técnicas o el histórico de incidencias. Su ventaja práctica es que la información se actualiza cambiando los documentos, sin reentrenar el modelo. Además, el acceso puede filtrarse para que cada usuario solo reciba respuestas basadas en lo que tiene permiso para ver.
RAG reduce las alucinaciones, pero no las elimina. La calidad de la respuesta depende de la calidad de los documentos: si están desactualizados o se contradicen, el sistema lo reflejará. También depende de cómo se fragmentan e indexan. Se diferencia del ajuste fino, que modifica el propio modelo con ejemplos y sirve más para enseñarle un estilo o un formato que para aportarle datos cambiantes.
Ejemplo: un empleado pregunta cuántos días de permiso le corresponden por mudanza y el asistente responde a partir del convenio y la política interna vigentes, enlazando el apartado exacto.