IA generativa en la prácticaPara profundizarConcepto técnico
Generación aumentada por recuperación
Retrieval-augmented generation · También: RAG, generación aumentada con recuperación
Qué significa
Técnica que, antes de generar una respuesta, busca información relevante en fuentes seleccionadas, como documentos internos o una base de conocimiento, y la entrega al modelo junto con la pregunta. Así la respuesta puede apoyarse en datos actualizados y citables, sin volver a entrenar el modelo.
Un ejemplo
Ejemplo ilustrativo: el asistente interno de una empresa responde dudas sobre vacaciones consultando primero la política vigente de recursos humanos y mostrando el apartado que ha usado. Aun así, alguien debe comprobar que el documento recuperado es el correcto.
Por qué importa
Reduce, pero no elimina, las respuestas inventadas. RAG no garantiza respuestas correctas: depende de la calidad de los documentos y de lo que se recupere.
Distinción útil
RAG aporta información externa en el momento de responder; el ajuste fino modifica el propio modelo entrenándolo con ejemplos adicionales.
Fuentes
- Machine Learning Glossary(se abre en una pestaña nueva)Google for Developers — Entrada «retrieval-augmented generation (RAG)»
- Generative AI Profile (NIST AI 600-1)(se abre en una pestaña nueva)NIST — Riesgo «Confabulation» (sección 2)