Aprender
RAG
Explicación en lenguaje claro de RAG, con páginas relacionadas del catálogo.
Definición
La generación aumentada por recuperación (RAG) es un patrón en el que un modelo responde usando documentos recuperados en el momento de la petición, en lugar de basarse solo en los pesos aprendidos durante el entrenamiento.
Cómo funciona
Una consulta se convierte en embedding, se recuperan fragmentos similares de un índice vectorial o sistema de búsqueda, y esos fragmentos se pasan al modelo como contexto. La calidad depende del fragmentado, de la recuperación y de lo fielmente que el modelo cite ese contexto.
Dónde aparece
- Asistentes de conocimiento interno
- Soporte al cliente sobre un centro de ayuda
- Preguntas y respuestas de investigación sobre artículos