¿Qué es RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que conecta un modelo de lenguaje a tus propias fuentes de información para que responda con datos verificables en lugar de solo con su entrenamiento.
En la práctica, ante una pregunta el sistema primero recupera los fragmentos relevantes de tus fuentes —documentos, bases de datos, conocimiento interno— y se los pasa al LLM para que componga la respuesta basándose en ellos, idealmente citando el origen. Así reduce las invenciones y mantiene la respuesta anclada a información actual y propia de la organización.
Por qué importa
Para una organización, el valor está en que la IA hable con su propio conocimiento y no con generalidades. RAG aporta respuestas trazables hasta su fuente, fáciles de actualizar al cambiar los datos, y es una pieza habitual dentro de un agente de IA que necesita consultar información fiable antes de actuar. Es una alternativa o complemento al fine-tuning.
Cómo lo abordamos en Codara
Conectamos tus fuentes de información a los agentes que construimos dentro de la capa de orquestación agéntica de Codara, con permisos y trazabilidad hasta el origen, para que las respuestas se apoyen en tu conocimiento real y verificable.
Preguntas frecuentes
¿Para qué sirve RAG en una empresa?
Permite que la IA responda con el conocimiento propio de la organización —documentos, bases de datos, políticas— citando la fuente, en vez de depender solo de lo que el modelo aprendió en su entrenamiento.
¿RAG o fine-tuning?
RAG da al modelo acceso a tus datos al responder y se actualiza al cambiar la fuente; el fine-tuning reentrena el modelo con esos datos. Se eligen según frescura de la información, coste y control; a menudo se combinan.