Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina un Large Language Model (LLM) con un sistema de recuperación de información. De esa forma, el LLM no depende únicamente de sus parámetros internos, sino que incorpora datos frescos y específicos antes de generar su respuesta.
Componentes de un sistema RAG
- Índice de documentos
- Puede ser un índice tradicional de texto o uno basado en vectores (embeddings) para capturar semántica.
- Módulo de recuperación
- Consulta el índice con la pregunta del usuario y devuelve los fragmentos más relevantes.
- LLM (Generación)
- Un modelo como OpenAI GPT, Mistral o un modelo abierto (LLaMA, Falcon) procesa la pregunta junto con los fragmentos recuperados.
- Orquestación
- Controla el flujo: recibe la pregunta, recupera datos, construye el prompt y envía la solicitud al LLM.
¿Qué aporta RAG a un LLM?
- Precisión: los datos reales mitigan el riesgo de "alucinaciones" del LLM.
- Actualización continua: al actualizar el índice, el sistema refleja cambios sin necesidad de reentrenar el modelo.
- Especialización: facilita la adaptación a dominios concretos (finanzas, recursos humanos, soporte técnico).
Beneficios para tu empresa
- Respuestas más confiables en chatbots y asistentes virtuales.
- Generación de reportes basados en datos internos al instante.
- Soporte operativo: consulta de manuales, políticas y normativas.
- Toma de decisiones: análisis rápido de métricas y tendencias.
Casos de uso destacados
- Atención al cliente: un LLM enriquecido con FAQs internas y documentación técnica.
- Informes financieros: generación automática de resúmenes trimestrales.
- Asistente de RRHH: respuestas a preguntas sobre beneficios, onboardings y políticas.
- Sales enablement: creación de propuestas comerciales personalizadas según el perfil del cliente.
Al combinar recuperación y generación, RAG impulsa la eficacia de los LLMs, llevando la IA de laboratorio a la operación diaria.
— Equipo Digital Motus