RAG: Cómo la IA busca antes de responder

Extracto:
El Retrieval-Augmented Generation (RAG) es el puente entre la memoria externa y los modelos de lenguaje. Así funciona la IA que primero busca y después responde.

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RAG: Cómo la IA busca antes de responder

Los modelos de lenguaje como GPT son potentes, pero tienen un problema: no “saben” nada nuevo después de ser entrenados.
El Retrieval-Augmented Generation (RAG) propone una solución:

Antes de responder, la IA busca en una base de datos actualizada y luego genera la respuesta usando esa información.

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1. ¿Por qué necesitamos RAG?

Los modelos tradicionales funcionan solo con el conocimiento que tenían al cerrar su entrenamiento.
Si le preguntas a un modelo estándar algo reciente, puede inventar una respuesta (alucinación).
Con RAG, la IA recupera información actualizada antes de contestar.

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2. ¿Cómo funciona?

El proceso tiene dos pasos:

1. Recuperación (Retrieval)
   • La IA convierte tu pregunta en un vector (una representación matemática).
   • Busca en una base de datos o motor semántico (tipo FAISS, Weaviate o ElasticSearch).
2. Generación (Augmented Generation)
   • La información encontrada se añade al prompt.
   • El modelo genera la respuesta combinando su conocimiento previo con los datos recuperados.

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3. Ventajas del RAG

• Actualización constante: no requiere reentrenar todo el modelo.
• Menos alucinaciones: se basa en datos reales antes de contestar.
• Especialización: puede conectarse a bases médicas, legales o corporativas.

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4. Ejemplos reales

• Bing Chat y Perplexity AI: buscan en internet antes de responder.
• Asistentes corporativos: conectados a bases internas para responder sobre productos o manuales.
• Aplicaciones médicas: consultan papers recientes antes de dar un diagnóstico.

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Conclusión

El RAG es un paso hacia modelos más útiles y conectados con la realidad.
En vez de ser solo “enciclopedias entrenadas”, se convierten en investigadores rápidos que buscan y piensan antes de hablar.