¿Qué es RAG?
Por Codara · Publicado: · Actualizado:
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que recupera información de fuentes externas y la proporciona a un modelo de lenguaje como contexto para fundamentar sus respuestas.
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.
Qué no garantiza RAG
Recuperar un documento no garantiza que sea el correcto ni que el modelo lo interprete bien. Hay que comprobar la calidad de las respuestas mediante evals, incluida la respuesta cuando no hay evidencia suficiente.
Si las fuentes se copian a un índice, sus cambios y eliminaciones deben propagarse: actualizar el documento original no actualiza automáticamente cualquier sistema RAG. Los permisos también deben aplicarse al recuperar contenido, antes de entregarlo al modelo. La documentación de Microsoft sobre RAG explica la preparación de contenido, la actualización del índice y el control de acceso que exige este diseño.
Cómo lo abordamos en Codara
Antes de elegir una arquitectura, conviene revisar la comparación entre RAG y fine-tuning y el caso de búsqueda de conocimiento interno con IA.
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 recupera información de tus fuentes al responder; mantenerla al día exige actualizar la fuente y, si existe, su índice. El fine-tuning ajusta el comportamiento del modelo a partir de ejemplos. Se pueden combinar.