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IA que responde con los documentos de tu empresa.
RAG conecta un modelo de lenguaje con contratos, manuales, políticas y sistemas internos, respeta quién puede ver qué y muestra de dónde salió cada respuesta.
Un modelo solo responde con lo que aprendió en el entrenamiento e inventa cuando no sabe. RAG busca primero en los documentos de la empresa y le entrega al modelo solo los fragmentos relevantes. La calidad de la respuesta depende más de esa búsqueda que del modelo.
Del documento a la respuesta con fuente
Son dos partes: preparar el conocimiento y, en cada pregunta, recuperar el fragmento correcto.
- DocumentosContratos, manuales y normas
- SistemasERP, CRM y tickets
- PreparaciónExtracción y limpieza
- Fragmentos e índiceBúsqueda vectorial y textual
- PermisosQuién puede ver qué
- RecuperaciónHalla los fragmentos correctos
- ModeloResponde con la fuente
- EvaluaciónFidelidad a la fuente
- Revisión humanaBaja confianza
Flujo de referencia. Las fuentes, la base vectorial y el modelo cambian según los documentos y las reglas de datos de cada empresa.
Dónde suele ayudar el RAG
Consultas frecuentes a contenido que cambia y que hoy depende de alguien que sabe dónde buscar.
Atención y posventa
Respuestas a partir de manuales, políticas de cambio e historial de tickets, con la fuente para que el agente la verifique.
Contratos y área legal
Ubicar cláusulas, plazos y obligaciones en muchos contratos, sin reemplazar el análisis de quien responde por ellos.
Base interna
Procedimientos, normas y capacitaciones en un solo lugar de consulta, respetando los permisos de cada área.
Catálogo y ficha técnica
Preguntas sobre producto respondidas a partir de la ficha técnica y el catálogo, en la tienda o en el área comercial.
Las decisiones que definen la calidad
Un prototipo de RAG sale rápido. Lo que lo separa del uso real son estas elecciones.
Cómo saber si las respuestas son confiables
RAG reduce la invención, pero no la elimina. Por eso la evaluación es parte del sistema.
Respuesta con fuente
Cada respuesta indica el documento y el fragmento usados, para que la persona los verifique.
Derecho a no saber
Cuando la búsqueda no encuentra base suficiente, el sistema dice que no sabe en lugar de improvisar.
Conjunto de evaluación
Preguntas reales con respuesta conocida miden si la búsqueda halló el fragmento correcto y si la respuesta le fue fiel.
Protección contra inyección
Un documento puede contener instrucciones maliciosas. El contenido recuperado se trata como dato, y los datos personales se enmascaran en los registros.
Cómo lo implementamos
- 1
Elegir el uso
Un público, un conjunto de documentos y las preguntas reales que hace ese público.
- 2
Preparar la base
Tratamos los documentos, definimos los fragmentos y conectamos los permisos existentes.
- 3
Medir
Armamos el conjunto de evaluación y ajustamos la búsqueda antes de ajustar el modelo.
- 4
Operar
Seguimos las preguntas sin respuesta, mantenemos la base actualizada y ampliamos el uso.
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG en IA?
Es la sigla de retrieval-augmented generation: antes de responder, el sistema busca fragmentos relevantes en los documentos de la empresa y se los entrega al modelo como contexto. La respuesta sale de esos fragmentos, con la fuente indicada.
¿Cuál es la diferencia entre RAG y fine-tuning?
El fine-tuning ajusta el comportamiento del modelo con ejemplos. RAG le da información actualizada en el momento de la pregunta. Para responder con contenido de la empresa, RAG suele ser el primer paso: es más simple de mantener, y un documento nuevo entra sin nuevo entrenamiento.
¿RAG elimina las alucinaciones de la IA?
Las reduce, pero no las elimina. El modelo aún puede interpretar mal un fragmento. Por eso mostramos la fuente, dejamos que el sistema diga que no sabe y medimos la fidelidad de las respuestas.
¿Mis documentos salen de la empresa cuando uso RAG?
Depende de la arquitectura. La base y el modelo pueden correr en tu nube, y los modelos abiertos pueden quedarse en tu propia red. La elección sale de las reglas de datos de la empresa, con el DPO involucrado desde la definición del alcance. Ningún dato del cliente se usa para entrenar modelos externos sin consentimiento explícito.
¿Qué base vectorial usar?
En la mayoría de los casos, la diferencia entre las bases pesa menos que la calidad de los documentos y de la búsqueda. Si la empresa ya usa Postgres, pgvector es un buen comienzo. Las bases dedicadas, como Pinecone y Weaviate, entran con volúmenes mayores o exigencias específicas.
RAG o agente: ¿cuál necesito?
RAG responde; el agente actúa. Si la necesidad es consultar, RAG alcanza. Si alguien debe ejecutar algo en un sistema después de la respuesta, conviene mirar agentes de IA integrados al ERP, que pueden usar RAG como una de sus herramientas.
Para seguir
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