RAG
Conectar el modelo con una base de conocimiento: la IA primero busca hechos, luego responde. Menos alucinaciones.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura que conecta un modelo de lenguaje con una base de conocimiento externa: antes de que el modelo responda, el sistema busca fragmentos de documentos relevantes y los añade al prompt. El modelo responde basándose en los hechos proporcionados, no solo en la memoria del entrenamiento. Es la forma estándar de construir asistentes empresariales y bots basados en documentos propios: menos alucinaciones, conocimiento actualizado sin reentrenamiento y posibilidad de citar fuentes. La calidad del RAG depende principalmente de la calidad de la búsqueda: el modelo no arreglará el haber recibido fragmentos incorrectos.