¿Qué significa "RAG"?
Tabla de contenidos
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un método que combina dos partes principales: recuperar información de una base de datos y usar esa información para crear respuestas. Esta técnica se usa comúnmente en aplicaciones como chatbots y sistemas de preguntas y respuestas para dar mejores respuestas al obtener datos relevantes de fuentes externas.
¿Cómo Funciona RAG?
El proceso comienza cuando un usuario hace una pregunta. RAG primero busca información relacionada en una base de datos separada. Una vez que encuentra contexto útil, alimenta esa información a un modelo de lenguaje, que luego genera una respuesta basada tanto en la pregunta como en los datos recuperados. Esto permite que el sistema dé respuestas más informadas y precisas.
¿Por Qué es Importante RAG?
RAG mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para responder con precisión, especialmente al tratar temas específicos o preguntas complejas. Al acceder a información actual y relevante, mejora la experiencia general del usuario en aplicaciones donde obtener información precisa es crucial.
Aplicaciones de RAG
RAG se usa en varias áreas, como:
- Chatbots: Para ayudar a los usuarios a encontrar información sobre servicios o productos.
- Educación: Para responder preguntas de los estudiantes usando una amplia gama de recursos.
- Soporte al Cliente: Para proporcionar respuestas rápidas y precisas a consultas comunes.
Desarrollos Actuales
Los investigadores están trabajando continuamente para mejorar los sistemas RAG. Están explorando maneras de hacer estos sistemas más eficientes, confiables y seguros. Se están desarrollando nuevas técnicas para asegurarse de que RAG pueda manejar mejor la información irrelevante y proporcionar respuestas más claras.