Generación aumentada por recuperación (RAG)
La generación aumentada por recuperación es una técnica que fundamenta la salida de un modelo de lenguaje en documentos fuente recuperados en lugar de depender únicamente de su memoria paramétrica. El sistema obtiene pasajes relevantes de una base de conocimiento, los suministra como contexto y pide al modelo que responda usando solo esa evidencia.
Sinónimos: RAG, retrieval augmented generation, grounded generation, context augmentation
La generación aumentada por recuperación separa lo que un modelo sabe de aquello con lo que fue entrenado. En el momento de la consulta, el recuperador extrae los fragmentos más relevantes de una base de conocimiento mantenida, y el modelo compone una respuesta restringida a esa evidencia. Esto reduce la alucinación, hace que las respuestas sean auditables mediante citas y permite a los equipos actualizar el conocimiento sin reentrenar. En un entorno gobernado, RAG es el mecanismo que convierte una pregunta en una respuesta fundamentada y citada que una persona o una política puede verificar antes de confiar en ella.