RAG

Definición

La generación aumentada por recuperación combina un paso de búsqueda con un paso de generación. En lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento del modelo, el sistema recupera fragmentos relevantes de un corpus (sus documentos, sus tickets de soporte, su código) y los incluye en el prompt. Esto fundamenta la respuesta en sus datos reales y reduce drásticamente las alucinaciones. El RAG moderno utiliza recuperación híbrida (similitud vectorial + búsqueda por palabras clave), reranking, y trazabilidad de citas para que cada respuesta apunte a una fuente.

Ejemplo

Una aplicación de tecnología jurídica donde el LLM cita el párrafo exacto de jurisprudencia que utilizó para responder a una pregunta.

Cómo Vedwix usa esto

La mayoría de las funciones de IA en producción que construimos comienzan como sistemas RAG. Usamos recuperación híbrida, rerankers, y una capa de citas para que los usuarios puedan auditar cada respuesta.