Modelo de lenguaje más fuentes propias de conocimiento — y por qué la calidad depende de la preparación, no del modelo.
Categoría · IA y Agents
Modelo + tus propias fuentes.
Retrieval-Augmented Generation combina un modelo de lenguaje con una base de conocimiento. Ante una consulta, se buscan primero los pasajes relevantes en la base de conocimiento, se entregan al modelo como contexto y solo entonces el modelo genera la respuesta.
Ventaja: el modelo responde con información actualizada o específica de la empresa sin necesidad de reentrenamiento. Y: las respuestas vienen con citas, lo que reduce alucinaciones y hace posible la revisión.
Qué importa en la práctica.
La calidad de un sistema RAG depende totalmente de cómo se preparan las fuentes — chunking, metadatos, reranking, evaluations. «Tirarlo a una vector DB y ya está» rara vez produce buenos resultados.
Usamos RAG para sistemas de conocimiento, asesores de producto, asistentes de ventas y documentación técnica consumida por equipos internos.
