La Generación Mejorada por Recuperación (RAG) es una técnica avanzada de la IA Generativa que combina generación de textos con recuperación de información en tiempo real.
En pocas palabras, RAG permite a los modelos de IA acceder a bases de datos o de conocimiento externas para obtener información precisa y actualizada a la hora de generar respuestas. De este modo se garantiza que el contenido producido no sólo sea coherente, sino también factualmente correcto y pertinente en el contexto actual.
Piense en el GAR como un estudiante que hace un examen a libro abierto. En lugar de basarse en información memorizada, puede "buscar" datos relevantes en tiempo real en su libro de texto.
Cómo funciona el GAR, explicado de forma sencilla:
- Recuperación (Obtención de datos):
- El sistema de IA busca primero en una fuente de conocimiento externa, como una base de datos o Internet, para recopilar información relevante y actual.
- Generación Aumentada:
- La información recuperada se combina con el conocimiento interno del modelo de IA para generar respuestas precisas, detalladas y contextualmente relevantes.
Ejemplos de GAR en acción:
- Redacción de documentos jurídicos:
- Una IA que redacte un contrato legal podría consultar las leyes o normativas más recientes en una base de datos jurídica, garantizando el cumplimiento y la precisión.
- Chatbots de atención al cliente:
- Al responder a las consultas de los clientes, RAG permite a los chatbots proporcionar en tiempo real detalles del producto o información de apoyo a partir de la documentación más reciente.
- Herramientas educativas:
- Los sistemas de tutoría basados en IA pueden recuperar y explicar al instante hechos o teorías actualizados, manteniendo los recursos de aprendizaje frescos y pertinentes.
Por qué RAG es importante para las empresas:
- Mayor precisión:
- Reduce la desinformación verificando los hechos en tiempo real, algo fundamental para sectores como la sanidad, las finanzas y los servicios jurídicos.
- Fiabilidad mejorada:
- Mejora la confianza generando resultados basados en información precisa y validada externamente, crucial para la atención al cliente y la toma de decisiones de alto riesgo.
- Escalabilidad y eficiencia:
- Permite a las empresas aprovechar rápidamente grandes cantidades de datos actualizados sin necesidad de actualizaciones manuales constantes.
Retrieval-Augmented Generation está transformando la forma en que las empresas utilizan la IA. Al garantizar que los contenidos generados por la IA son fiables y actuales, la RAG mejora significativamente la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Más información sobre el GAR:
https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation
https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation
https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation
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