RAG (generación aumentada por recuperación)
La generación aumentada por recuperación (RAG) es un método que recupera información relevante y se la proporciona a un modelo de lenguaje al generar una respuesta. Puede utilizar documentos, resultados de búsqueda u otros registros ajenos a los datos de entrenamiento del modelo. Tanto la calidad de la información recuperada como el uso que el modelo hace de ese contexto influyen en la respuesta y en el respaldo de sus afirmaciones.
Por qué importa para una empresa
RAG explica cómo un asistente puede utilizar una página reciente sobre un servicio sin esperar a que se entrene un nuevo modelo. También explica por qué una fuente con datos erróneos puede dar lugar a una respuesta errónea. Para quien tiene un negocio, lo importante es que la información disponible para su recuperación sea fiable y accesible.
Ejemplo y pruebas
En un ejemplo ilustrativo, un asistente de soporte recupera la política de devoluciones antes de responder a un cliente. Si recupera una versión antigua, la respuesta puede sonar convincente y seguir siendo incorrecta. La investigación de AIGROW sobre fuentes estudia el uso observado de fuentes web, pero no puede revelar la arquitectura interna de recuperación de todos los proveedores.
Examina las fuentes web observadas
Qué hacer a continuación
Mantén una fuente clara y actualizada para las políticas y los datos importantes sobre tus servicios. Elimina las versiones contradictorias que estén bajo tu control. Indica las fechas y a qué casos se aplican los cambios. Comprueba que las respuestas generadas coincidan con la fuente realmente recuperada.
Pregunta frecuente
Términos relacionados
Fuentes y metodología
Fuentes consultadas (2026-10-09). Los ejemplos señalados como ilustrativos no son resultados empresariales medidos.
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