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◉ ai

RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

Darle a la IA acceso a tus propios datos

¿Qué es RAG (Generación Aumentada por Recuperación)?

Una técnica donde un modelo de IA recupera información relevante de una base de conocimiento antes de generar una respuesta. En lugar de depender solo de datos de entrenamiento, RAG te permite basar las respuestas de IA en tus documentos, políticas o contenido reales. Esencial para aplicaciones de IA precisas y sin alucinaciones.

Siguiente paso útil

Hub de IA de LV

Contexto original sobre IA aplicada a creación, investigación y sistemas.

Creator OS

Útil cuando la IA forma parte de un flujo de contenido que aún necesita criterio humano.

💡

En palabras simples

"Imagina un examen a libro abierto — el modelo consulta tus documentos antes de responder."

Cómo funciona

Claves para recordar

  • Ancla las respuestas en tus documentos reales

  • Reduce la alucinación significativamente

  • Sin reentrenar — solo actualiza la base de conocimiento

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En la práctica

Un cliente pregunta a tu chatbot '¿Cuál es la política de devoluciones?' RAG recupera tu documento real de política, lo pasa al LLM y la respuesta cita cláusulas reales en vez de inventar.

Términos relacionados

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Diseñar inputs para obtener los mejores outputs de IA

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