IA
¿Qué es RAG (Retrieval Augmented Generation)?
Resumen
Técnica que combina un LLM con una base de conocimiento externa.
Definición
RAG (Retrieval Augmented Generation) es una técnica que combina un LLM con una base de conocimiento externa: antes de responder, el sistema recupera documentos relevantes (de un vector store) y los pasa como contexto al LLM. Esto permite que el agente responda con datos privados o actualizados sin reentrenar el modelo. Es el patrón estándar para chatbots empresariales, soporte técnico y asistentes legales.
Ejemplo
Un chatbot de soporte que recupera manuales internos y responde con citas exactas.
Términos relacionados
LLM
Modelo de lenguaje entrenado para entender y generar texto humano.
Ver definición →Embeddings
Vectores que representan el significado de texto, imágenes o datos.
Ver definición →Vector store
Base de datos optimizada para buscar vectores (embeddings) similares.
Ver definición →Agente de IA
Sistema autónomo que usa un LLM para razonar y ejecutar tareas.
Ver definición →DevelopArgentina
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