Definición breve
Retrieval Augmented Generation (RAG) es una técnica que combina recuperación de información con generación de texto mediante modelos de lenguaje.
Explicación del concepto
En lugar de depender únicamente del conocimiento del modelo, RAG consulta una base de datos o documentos externos antes de generar una respuesta.
Cómo funciona
El proceso incluye:
- búsqueda de documentos relevantes
- recuperación de información
- generación de una respuesta basada en esos documentos
Por qué es importante
RAG mejora la precisión de los modelos y reduce alucinaciones.
Ejemplo conceptual
Un asistente empresarial puede buscar documentos internos antes de responder.
Ejemplo en Python
docs = retriever.search(query)
Conceptos relacionados
- Vector Databases
- Embeddings
- Alucinaciones de Modelos
Resumen
RAG permite que los modelos de lenguaje utilicen conocimiento externo para generar respuestas más precisas.
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