Respuestas de IA fundamentadas, respaldadas por su conocimiento

RAG es una técnica que recupera la información relevante de sus propios documentos y datos antes de que el modelo de lenguaje genere una respuesta. En lugar de depender de lo que el modelo memorizó durante el entrenamiento, responde a partir de sus fuentes reales y actualizadas, con citas que usted puede verificar.

Basando cada respuesta en el material de origen recuperado. Se indica al modelo que responda únicamente a partir de los documentos recuperados y cada afirmación lleva una cita en línea, de modo que las respuestas sin respaldo se detectan de inmediato en lugar de presentarse como hechos.

RAG es la opción adecuada cuando su conocimiento cambia con frecuencia o debe citarse: se actualiza en el momento en que se actualizan sus documentos. El ajuste fino es adecuado para un tono, un formato o un comportamiento especializado fijos. Muchos sistemas en producción usan ambos, y podemos definir cuál aplica a su caso.

Una prueba de concepto acotada suele llevar semanas, no meses. El despliegue completo en producción depende del tamaño del corpus, los requisitos de control de acceso y la integración; lo definimos antes de empezar.

Para ámbitos acotados basta con una docena de documentos. Los corpus más grandes requieren más ajuste de la fragmentación y el reranking.

Con conjuntos de prueba de referencia con respuestas esperadas, tasa de acierto en la recuperación, precisión de las citas y revisiones humanas a ciegas.