RAG

La RAG (retrieval-augmented generation, generación aumentada por recuperación) combina la búsqueda documental con un modelo generativo: el sistema recupera primero los pasajes pertinentes de una base documental y después pide al modelo (FR) que formule una respuesta a partir de ellos.

Ventajas

• Actualización: el conocimiento reside en la base documental, que se actualiza sin reentrenamiento;
• Trazabilidad: la respuesta puede citar sus fuentes, lo que permite verificarla;
• Reducción de las alucinaciones (FR): el modelo se apoya en documentos y no solo en sus parámetros;
• Control del perímetro: los documentos internos permanecen en el sistema de información.

Frente al ajuste fino, la RAG es preferible cuando el conocimiento cambia.

Limitaciones

La calidad depende por completo de la calidad de la búsqueda: un pasaje no recuperado no se utilizará y uno erróneo se reproducirá. La RAG desplaza el problema de calidad hacia la indexación documental, pero no lo elimina.

Véase también

• LLM (FR) · Alucinación (FR) · Ajuste fino · IA generativa (FR) · Explicabilidad (FR)