¿Qué es una solución RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica avanzada de inteligencia artificial que combina dos capacidades clave:
Recuperación de información relevante desde una base de datos o corpus de documentos.
Generación de respuestas en lenguaje natural a partir de esa información.
En otras palabras, no solo responde como un chatbot tradicional, sino que primero busca y se nutre de información específica, actualizada y contextual… y luego la usa para generar respuestas más precisas, confiables y útiles.
¿Cómo funciona una solución RAG?
Una arquitectura RAG se compone de dos grandes componentes:
1. Retriever (motor de búsqueda inteligente)
Cuando el usuario hace una consulta, el sistema busca los documentos más relevantes desde una fuente de conocimiento (PDFs, bases de datos, sitios web, etc.). Esta búsqueda es semántica, es decir, entiende el significado, no solo las palabras clave.
2. Generator (modelo generativo)
Luego, un modelo de lenguaje (como GPT) lee esos documentos recuperados y genera una respuesta personalizada, clara y contextualizada. No se inventa nada: se apoya en la información encontrada.
Esta combinación permite responder preguntas complejas con información 100% respaldada y actualizable sin reentrenar el modelo.
¿Dónde se aplica RAG?
Las soluciones RAG son ideales para escenarios donde la precisión, la actualización y la trazabilidad de la información son clave. Algunos ejemplos:
Asistentes empresariales: que responden sobre productos, servicios o procesos internos a partir de documentación propia.
Atención al cliente: bots que consultan bases de conocimiento para dar respuestas concretas y verificables.
Asistentes legales o médicos: que brindan información basada en normativa, guías clínicas o papers.
Buscadores inteligentes para intranets: mejoran la experiencia de búsqueda en grandes volúmenes de documentos corporativos.
Automatización de soporte técnico: consultan manuales, tickets previos o documentación técnica.
Aplicaciones educativas: generan explicaciones o responden dudas basadas en materiales específicos.