Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un marco de IA que combina la recuperación de información y la generación de lenguaje natural. Recupera datos relevantes de fuentes externas e integra esta información en respuestas generadas por IA, mejorando el contexto y la precisión.

También conocido como: Generación mejorada por recuperación.

Comparaciones

• RAG vs. NLG: RAG recupera información dinámicamente, mientras que NLG genera texto a partir de datos predefinidos.

• RAG vs. Chatbot: Los sistemas impulsados por RAG pueden hacer referencia a bases de datos externas, a diferencia de los chatbots estáticos.

Ventajas

• Respuestas contextuales: Mejora la generación de texto con datos en tiempo real.

• Versatilidad: Adecuado para aplicaciones como soporte al cliente y creación de contenido.

• Precisión: Reduce errores al recuperar información fáctica.

Desventajas

• Complejidad: Requiere integración con fuentes de datos externas.

• Latencia: La recuperación en tiempo real puede aumentar los tiempos de respuesta.

Ejemplo

Un asistente de documentos legales utiliza RAG para generar respuestas a consultas legales al recuperar información de bases de datos legales y presentar resúmenes concisos generados por IA.