Generación Aumentada por Recuperación

RAG significa «Retrieval-Augmented Generation», que en español se traduce como «Generación Aumentada por Recuperación». Es una técnica de inteligencia artificial que mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para generar respuestas más precisas y relevantes. Antes de que la IA responda, busca información relevante en un conjunto específico de documentos o bases de datos (como los datos propios de una empresa o documentos específicos). Esa información recuperada sirve como contexto para que el modelo genere una respuesta basada en datos reales y actualizados, no solo en su entrenamiento previo.

Es como si la IA tuviera acceso a una biblioteca especializada para consultar antes de contestar, combinando lo mejor de dos mundos: la creatividad y fluidez del lenguaje generativo con la precisión de un buscador especializado.

Esta técnica es especialmente útil en contextos donde la información debe ser exacta y contextual, ya que evita respuestas inventadas o desactualizadas y permite que la IA se adapte al conocimiento específico de la organización o área de estudio.

En resumen, RAG es una arquitectura que conecta modelos generativos con bases de datos y sistemas de recuperación de información para ofrecer respuestas inteligentes, actualizadas y mejor fundamentadas. Esto la hace una herramienta fundamental para aplicaciones empresariales, educativas y de investigación que requieren alta precisión en sus respuestas.Cuando hablamos de sistemas inteligentes como RAG, imaginemos un proceso donde la información bruta se convierte en respuestas útiles y precisas. Este proceso tiene varios pasos clave:

Ingestión de documentos

Es el momento en que el sistema toma información cruda, como textos, PDFs o páginas web, y la pone en un formato que pueda entender.
Herramientas: Adobe PDF Extractor, Amazon Textract, Microsoft Azure Form Recognizer.

Embeddings

Aquí, el sistema transforma el significado de las palabras y frases en números, para que pueda “pensar” con matemáticas y no solo con texto. Esto ayuda a entender mejor lo que realmente quieres decir.
Herramientas: OpenAI Embeddings, Hugging Face Sentence Transformers, Google Universal Sentence Encoder.

Bases de datos vectoriales

Es como la memoria de un ser humano, donde se guardan esas representaciones matemáticas para poder buscarlas rápido cuando se necesiten.
Herramientas: Pinecone, Weaviate, Milvus.

Reranking y recuperación

Cuando buscas algo, esta etapa se encarga de ordenar la información y mostrar primero lo que es más relevante para ti.
Herramientas: Elasticsearch con BM25, OpenSearch, Microsoft Azure Cognitive Search.

Prompt engineering y modelos de lenguaje (LLMs)

Finalmente, esta parte convierte la lógica y los datos en respuestas claras y comprensibles, como si estuvieras hablando con una persona.
Herramientas: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google PaLM, Meta LLaMA.

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Así, cada paso se combina para que la inteligencia artificial no solo entienda lo que le das, sino que también te responda con sentido y precisión.

Imagina que necesitas investigar sobre los efectos del cambio climático en comunidades indígenas:

1. Ingestión de documentos: El sistema recoge y lee informes, estudios académicos y noticias sobre el cambio climático y las comunidades indígenas, transformándolos en texto claro.
2. Embeddings: Convierte esos textos en números que reflejan el significado profundo de conceptos como “cambio climático” y “comunidades indígenas”.
3. Bases de datos vectoriales: Guarda esos números en una memoria organizada que permite encontrar rápidamente información relacionada.
4. Reranking y recuperación: Cuando haces una pregunta como “¿Cómo afecta el cambio climático a las comunidades indígenas?”, el sistema busca y ordena las respuestas más relevantes y precisas.
5. Prompt engineering y modelos de lenguaje: Finalmente, el sistema te responde con un texto comprensible y bien estructurado, como: “El cambio climático afecta a las comunidades indígenas principalmente porque altera sus fuentes tradicionales de alimento y agua, generando desplazamientos y pérdida cultural.”

Este proceso te ayuda a obtener respuestas claras y precisas basadas en información compleja y diversa, facilitando tu estudio y comprensión del tema.