¿Qué es RAG?
RAG combina un sistema de búsqueda que encuentra información relevante en una base de documentos, y un modelo de lenguaje (LLM) que genera una respuesta usando esa información como contexto.
Sin RAG, un modelo solo sabe lo que aprendió durante su entrenamiento. Con RAG, puedes alimentarlo con documentos actualizados y responderá basándose en esa información.
¿Para qué sirve en la práctica?
Atención al cliente: chatbot que responde basado en tu manual de productos. Búsqueda interna: empleados preguntan en lenguaje natural sobre políticas. Soporte técnico: diagnóstico basado en documentación actualizada.
La gran ventaja: no necesitas reentrenar el modelo. Solo actualizas los documentos.
¿Cómo implementar RAG?
Componentes: 1. Documentos (PDFs, FAQs). 2. Vector database (almacena vectores para búsqueda rápida). 3. Modelo de embeddings. 4. LLM. 5. Orquestador.
Herramientas: LangChain, LlamaIndex, Vectara simplifican el proceso.