¿Qué es RAG?

Explicación

RAG augmente la generación del LLM con documentos recuperados. Dada una consulta, el sistema obtiene pasajes relevantes de una base de conocimiento y los pasa al LLM como contexto. Reduce alucinaciones.

Guías de decisión que usan este término

• RAG o fine-tuning: ¿qué necesita tu caso de uso empresarial?
• RAG vs buscador corporativo: ¿tu gente necesita respuestas o documentos?
• Arreglar primero los datos o empezar ya con IA: ¿qué va antes?
• GraphRAG o RAG vectorial: ¿cuándo necesita un grafo tu asistente de conocimiento?
• Ventanas de contexto largas o RAG: ¿sigue haciendo falta un pipeline de recuperación?

Para seguir leyendo

• Bases de datos vectoriales para RAG: búsqueda semántica para LLM
• Fusion RAG: aumento de la precisión y la relevancia en la IA generativa

Términos relacionados

• Base de Conocimiento Repositorio estructurado de información; base de sistemas RAG y asistentes.
• LLM Modelo entrenado con vastas cantidades de texto; base de ChatGPT, Claude y similares.
• Adaptación de Dominio Ajustar un modelo general a un dominio específico (legal, salud, etc.).
• Agenda del agente Plan en vivo del agente: pasos ordenados, subtareas abiertas y hitos hacia el objetivo.
• Agente IA Entidad software que percibe su entorno, toma decisiones y ejecuta acciones para alcanzar objetivos.
• Alucinación Cuando un LLM genera información falsa o inventada con apariencia de verdad.