RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Técnica que combina la búsqueda en una base de datos externa con la generación de texto, para dar respuestas más precisas y actualizadas.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) resuelve una limitación clave de los LLMs: su conocimiento está congelado en la fecha de su entrenamiento. Con RAG, el modelo primero busca información relevante en una base de datos o documentos externos, y luego usa esa información recuperada para generar la respuesta.
Esto reduce las alucinaciones y permite que un chatbot de IA responda con datos actualizados o específicos de una empresa, sin necesidad de reentrenar el modelo completo.
Ejemplo práctico
Un chatbot de atención al cliente con RAG puede consultar el catálogo de productos actualizado de una tienda antes de responder, en vez de inventar información desactualizada.