¿Qué es RAG?
Retrieval-Augmented Generation es un patrón en el que una aplicación recupera información pertinente de fuentes autorizadas y la entrega como contexto a un modelo generativo. Es especialmente útil cuando las respuestas deben basarse en documentación que evoluciona.
Componentes que conviene diseñar
- Ingesta: extracción, limpieza, estructura y actualización de documentos.
- Recuperación: búsqueda léxica, semántica o híbrida, con filtros y control de permisos.
- Generación: instrucciones para utilizar las fuentes y expresar la incertidumbre.
- Evaluación: relevancia del contexto, calidad de respuesta, trazabilidad y errores.
- Operación: observabilidad, costes, latencia y gestión de cambios.
Errores habituales
Indexar documentos sin limpieza, ignorar los permisos por usuario, evaluar solo demostraciones favorables o asumir que una cita garantiza exactitud son errores frecuentes de diseño.
Qué validar en una prueba piloto
Conviene trabajar con preguntas representativas y casos difíciles, incluyendo solicitudes sin respuesta documental, información obsoleta y restricciones de acceso. Antes del despliegue deben fijarse umbrales de aceptación acordes al riesgo de uso.
Qué especialista necesita el proyecto
El alcance puede combinar ingeniería de datos, backend e integración de modelos. Consulta el servicio de desarrolladores RAG para definir las funciones, o la especialidad de ingeniería Python e IA si ese es el entorno de implementación. Si además debe ejecutar acciones, conviene delimitar el trabajo de desarrollo de agentes.