¿Qué es un RAG?

En los últimos años, los modelos de lenguaje han transformado la forma en que interactuamos con la información. Sin embargo, presentan limitaciones cuando se trata de responder preguntas sobre datos recientes, específicos o internos de una organización.

Aquí es donde aparece la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), un enfoque que combina el poder de los modelos de lenguaje con sistemas de recuperación de información en tiempo real, lo que permite obtener respuestas más precisas, actualizadas y adaptadas a cada contexto.

RAG no solo amplía las capacidades de los modelos, sino que también abre la puerta a aplicaciones prácticas en múltiples sectores, desde la investigación académica hasta la atención al cliente y la gestión empresarial.

¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)?

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un marco de IA híbrido que refuerza a los modelos de lenguaje al combinarlos con fuentes de datos externas y actualizadas.

En lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento estáticos, RAG recupera documentos relevantes en tiempo real y los incorpora como contexto en la consulta. Esto permite a la IA generar respuestas más precisas, actuales y personalizadas.

De hecho, encuestas recientes señalan que más del 60 % de las organizaciones ya están desarrollando aplicaciones basadas en RAG para mejorar la fiabilidad de sus sistemas de IA, reducir “alucinaciones” y personalizar resultados con sus propios datos internos.

¿Cómo funciona RAG?

El flujo de una aplicación RAG sigue tres pasos principales:

• Recuperación
• Aumento
• Generación

La consulta del usuario se usa para buscar en una base de conocimiento externa (como una base de datos vectorial o de palabras clave).

Los datos recuperados se combinan con la consulta original para enriquecerla y aportar contexto relevante.

El modelo de lenguaje recibe la solicitud aumentada y produce una respuesta que integra tanto su conocimiento como la información recuperada.

En la práctica, se traduce en un pipeline de cuatro fases:

1. Preparación y fragmentación de documentos: Se recopilan y dividen los documentos en fragmentos manejables.
2. Indexación vectorial: Los fragmentos se convierten en vectores y se almacenan en una base vectorial.
3. Recuperación de información: Se buscan los fragmentos más relevantes ante una consulta del usuario.
4. Aumento y generación: El modelo de lenguaje utiliza los fragmentos recuperados para generar una respuesta precisa y contextualizada.

Gracias a esta arquitectura, las empresas pueden actualizar o ampliar sus fuentes de datos sin necesidad de reentrenar el modelo, lo que hace que RAG sea escalable, flexible y rentable.

Problemas que resuelve RAG

• Limitación del conocimiento de los LLM: integra información fresca en tiempo real.
• Necesidad de personalización: adapta las respuestas a datos propios de cada organización.
• Reducción de alucinaciones: fundamenta las respuestas en documentos verificables.
• Costos de entrenamiento: evita reentrenar modelos desde cero, reduciendo inversión y tiempo.

Casos de uso de RAG

• Chatbots de atención al cliente:

  Ofrecen respuestas precisas usando la base de conocimiento de la empresa. Ejemplo: Experian implementó un chatbot RAG en Databricks para mejorar la precisión de sus respuestas.

• Motores de búsqueda empresariales:

  Enriquecen resultados con contexto generado por IA y facilitan encontrar información crítica de forma rápida.

• Gestión del conocimiento interno:

  Responden consultas sobre políticas, beneficios o normativas. Ejemplo: Cycle & Carriage en Asia desarrolló un chatbot RAG con Mosaic AI para acceder a manuales técnicos y procesos de negocio.

• Cumplimiento normativo:

  Permiten consultar regulaciones y documentación en tiempo real, reduciendo riesgos legales y mejorando la trazabilidad.

Tipos de datos RAG: estructurados y no estructurados

La arquitectura RAG puede funcionar con datos auxiliares no estructurados o estructurados. Los datos que use con RAG dependen de su caso de uso.

Beneficios clave de RAG

Beneficio	Descripción
Acceso a información actualizada	Permite complementar los modelos con fuentes externas recientes, superando la limitación de los datos con los que fueron entrenados.
Mayor precisión y relevancia	Las respuestas se enriquecen con documentos o bases de conocimiento específicos al contexto.
Reducción de sesgos y alucinaciones	Al basarse en evidencia recuperada, disminuye la probabilidad de respuestas inventadas o inexactas.
Flexibilidad en la integración	Se puede conectar con múltiples fuentes, como bases de datos, APIs o repositorios de documentos.
Optimización de costos	Evita el reentrenamiento completo de modelos grandes, ya que basta con añadir o actualizar la base de conocimientos.

Desafíos comunes en la implementación

• Calidad de la recuperación: si los documentos no son relevantes, las respuestas pierden valor.
• Ventana de contexto limitada: demasiada información puede truncarse o diluir la respuesta.
• Actualización de datos: los índices deben renovarse para mantener la frescura.
• Latencia: la búsqueda de información puede introducir demoras.
• Evaluación RAG: requiere métricas técnicas y criterio humano para medir relevancia y precisión.

RAG frente a otras técnicas de personalización de LLM

Cuando una organización quiere adaptar un modelo de lenguaje con sus datos, existen cuatro enfoques principales:

• Ingeniería de prompts: dar instrucciones optimizadas al modelo.
• RAG: integrar datos externos en tiempo real.
• Fine-tuning: reentrenar el modelo en un dataset específico.
• Preentrenamiento: entrenar desde cero (costoso y complejo).

RAG suele ser el punto de partida ideal por su sencillez y costo-beneficio, aunque puede complementarse con fine-tuning en escenarios especializados.

Ejemplo práctico: Construyendo una app RAG local con Ollama y ChromaDB en R

En este ejemplo, se construye un asistente culinario que responde preguntas basadas en un conjunto de recetas almacenadas localmente. El flujo es el siguiente:

1. Carga y fragmentación de datos: se dividen los documentos (recetas) en fragmentos pequeños.
2. Generación de embeddings: cada fragmento se convierte en un vector numérico con un modelo de embeddings.
3. Indexación en ChromaDB: los vectores se guardan en una base de datos vectorial.
4. Recuperación y aumento: al recibir una pregunta (ej. “¿Qué puedo cocinar con pollo y arroz?”), se buscan los fragmentos más relevantes y se pasan como contexto al modelo.
5. Generación de respuesta con Ollama: el modelo sintetiza la respuesta integrando la información recuperada.

library(chromadb)
library(httr)

# 1. Definir documentos de recetas
docs <- c(
	"Pollo al curry con arroz y especias",
	"Ensalada fresca de tomate y pepino",
	"Sopa de lentejas con zanahoria y cebolla"
)

# 2. Conectar con ChromaDB y crear colección
chroma <- ChromaClient$new()
collection <- chroma$create_collection(name = "recetas")

# 3. Insertar documentos con embeddings
collection$add(
	documents = docs,
	ids = c("rec1", "rec2", "rec3")
)

# 4. Consultar la base vectorial
query <- collection$query(
	query_texts = "plato con pollo y arroz",
	n_results = 1
)

print(query$documents)  # Devuelve el fragmento más relevante

Esquema del flujo:

Conclusión

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) está redefiniendo la manera en que las empresas implementan IA generativa. Al combinar la potencia de los modelos de lenguaje con datos frescos, confiables y específicos del dominio, ofrece una solución práctica y escalable para crear aplicaciones más inteligentes, seguras y alineadas con las necesidades reales del negocio.