Glosario de IA · Datos y conocimiento
RAG
En una frase
RAG (generación aumentada por recuperación) es una técnica que hace que un modelo de lenguaje busque primero en tus documentos los fragmentos relevantes y redacte la respuesta a partir de ellos, en lugar de contestar solo de memoria.
También se llama: generación aumentada por recuperación · retrieval-augmented generation · IA con base de conocimiento
¿Qué es RAG?
Un modelo de lenguaje sabe mucho de muchas cosas, pero no sabe nada de tu empresa: ni tus tarifas, ni tu política de devoluciones, ni el horario de agosto. Si le preguntas, puede rellenar el hueco con algo que suena bien y no es verdad.
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Ver planes y preciosRAG resuelve eso con un paso previo. Antes de responder, el sistema recupera de tu base de conocimiento los fragmentos que tienen que ver con la pregunta y se los pasa al modelo como contexto. El modelo genera la respuesta apoyándose en esos fragmentos. Así contesta con tus datos, no con lo que recuerda de internet, y puede indicar de qué documento sale cada respuesta.
Relacionado con este término
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Ver planes y preciosCómo funciona
- Preparar. Tus documentos se trocean en fragmentos y cada fragmento se convierte en un embedding: una lista de números que representa su significado.
- Buscar. Cuando llega una pregunta, también se convierte en embedding y se buscan los fragmentos de significado más parecido. No hace falta que coincidan las palabras: «¿mandáis paquetes a Tenerife?» encuentra el párrafo de «envíos a Canarias».
- Responder. Los fragmentos elegidos se añaden a la instrucción del modelo, que redacta la respuesta con ellos.
Como solo viajan los fragmentos útiles, la pregunta gasta pocos tokens aunque tu documentación ocupe cientos de páginas.
Ejemplo
Una tienda online de productos de alimentación de Murcia recibe cada día las mismas preguntas por WhatsApp: plazos de entrega, envíos a las islas, alérgenos de cada producto. Toda esa información está en su web y en unas fichas en PDF.
Con RAG, el asistente busca en esas fichas antes de contestar. Si un cliente pregunta si unas galletas llevan frutos secos, la respuesta sale de la ficha del producto. Si la pregunta no tiene respuesta en los documentos, el asistente no improvisa: lo dice y pasa el caso al equipo.
RAG en UTIO
Los agentes de UTIO responden con tu base de conocimiento: la documentación que tú cargas. Es la base de la vertical de soporte, incluida desde el plan Negocio: lo que no está en la documentación no se responde; el agente toma nota y abre un ticket en el CRM con los datos ya tomados. La memoria del agente y el CRM se guardan en España.
Si prefieres construir tu propio sistema, el API de IA de UTIO crea embeddings para buscar en tu contenido y pasa documentos escaneados a texto con OCR.
RAG es una de las piezas que convierten un modelo genérico en un agente de IA útil para tu negocio.
Preguntas frecuentes
¿RAG evita que la IA se invente cosas?
Las reduce mucho, pero no las elimina por sí solo. Ayuda que el agente tenga la instrucción de no responder lo que no encuentra en los documentos y de pasar el caso a una persona. Y que la base de conocimiento esté al día.
¿En qué se diferencia RAG del fine-tuning?
El fine-tuning vuelve a entrenar el modelo con tus datos y cambia cómo escribe o razona. RAG no toca el modelo: le pasa en cada pregunta la información que necesita. Para datos que cambian, como precios u horarios, RAG es más práctico: actualizas el documento y listo.
¿Qué documentos se pueden usar en un sistema RAG?
Casi cualquier texto: páginas de tu web, PDF, preguntas frecuentes, manuales o condiciones de servicio. Los documentos escaneados se pasan antes a texto con OCR.
Términos relacionados
- Token
Un token es el trozo de texto con el que trabaja un modelo de lenguaje: una palabra, parte de una palabra o un signo. El modelo lee, cuenta y cobra en tokens, no en palabras ni en caracteres.
- Agente de IA
Un agente de IA es un sistema que usa un modelo de lenguaje para entender una petición, decidir qué pasos dar y ejecutarlos con herramientas reales, como tu agenda o tu CRM, hasta completar la tarea, no solo para contestar.
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