¿Qué significa RAG?
RAG son las siglas de Retrieval-Augmented Generation (generación mejorada por recuperación). Aquí tiene un breve artículo sobre el tema:
La generación mejorada por recuperación (RAG) es una técnica avanzada de procesamiento del lenguaje natural que combina la potencia de los grandes modelos lingüísticos con la recuperación de conocimientos externos. Su objetivo es mejorar la precisión y fiabilidad de las respuestas generadas por la IA basándolas en información factual actualizada.
In a RAG system, when a query is received, relevant information is first retrieved from a knowledge base or external sources. This retrieved information is then used to augment the input to a language model, providing context and factual grounding for the generation process. The result is a response that leverages both the language model's ability to understand and generate human-like text and the accuracy of retrieved information.
RAG offers several advantages:
- Improved accuracy: By incorporating external knowledge, RAG reduces the likelihood of generating false or outdated information.
- Adaptability: The knowledge base can be updated independently of the language model, allowing for more current responses.
- Transparencia: Los sistemas RAG a menudo pueden proporcionar fuentes para la información utilizada en la generación de respuestas.
As AI continues to evolve, RAG represents an important step towards more reliable and informative AI-assisted communication and decision-making.