¿Qué es Generación aumentada por recuperación (RAG)?
Combinar un paso de búsqueda con un modelo de lenguaje para que las respuestas se fundamenten en datos recuperados.
Definición formal
La generación aumentada por recuperación (RAG) empareja un sistema de recuperación de información con un modelo generativo: primero se recuperan los documentos relevantes y luego se suministran al modelo para que su salida se fundamente en datos actuales y específicos y no solo en la memoria. Mejora la precisión y la actualidad. El patrón refleja cómo un modelo de mercado razona sobre noticias y fundamentales recién recuperados.
En términos sencillos
Es darle a una IA un libro abierto antes de que responda. En lugar de basarse solo en lo que memorizó durante el entrenamiento, el sistema busca hechos relevantes y actualizados y se los entrega para que la respuesta esté fundamentada.
Ejemplo
Alimentar a un modelo con los últimos titulares y datos de precio de sus posiciones antes de decidir es un enfoque aumentado por recuperación: la decisión se apoya en evidencia fresca, no en una memoria obsoleta.