Page 2 - Retrieval-Augmented Generation - RAG ¿Como Funciona?
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Laboraatorio Innteligenncia Arttificial ee
                                             Interneet de lass Cosass



                 Envíío de la connsulta, los  ddocumentoss y    Análisis  dde mercadoo: Incorporaan datos
                  conteexto al LLMM                                actualizadoos sobre teendencias,  oopiniones
                 Geneeración de uuna respuestaa                   de consummidores y nooticias recienntes.
                 Entreega de la resspuesta al ussuario          Generacióón    de    contenido:   Crean
                                                                   contenido   más precciso, fundammentado
               Beneficcios de RAGG                                 yverificablle.
               La implementación de sistemass RAG ofreece
               numerosos beneficiios:                           C Conclusión
                 Acceeso a datoos actualizaados: Pueden        Las solucionees RAG reppresentan unn avance
                  accedder a informmación máss reciente  qque   significativo een la forma en que los modelos
                  su fecha de entreenamiento.                   dee IA generaan respuesttas, al combbinar los
                 Reduucción de  aalucinacionees: Al recibbir   sistemas de  recuperacióón de infoormación
                  inforrmación actuual y verificaable, se reduuce   coon las cappacidades  ggenerativas  de los
                  la  ttendencia  aa generar  informacióón      m modelos dee lenguaje.  Estas sooluciones
                  incorrrecta.                                  peermiten supperar muchaas de las limitaciones
                 Privaacidad de daatos: Los  ddatos sensiblles   acctuales de  los LLMs,  como la  falta de
                                                                accceso a innformación  actualizadda y la
                  puedden manteneerse en servvidores localles   teendencia a  ggenerar infoormación inncorrecta
                  y soloo acceder a ellos durantte la consultaa.   (aalucinaciones).
                 Adapptabilidad: Se puede adaaptar a nuevvos
                  domiinios simpllemente acttualizando  llas    Los rápidoss avances  tecnológicoos y la
                  fuenttes de datoss externas, aaprovechanddo   evvolución coontinua, permmite la creaación de
                  el enttrenamientoo previo.                    m más variantees y mejoras en los  sistemas
                 Transparencia:  Las respueestas pueden        R RAG, ampliaando aún máás sus capaccidades y
                  incluuir citas a las fuentes origginales.     applicaciones. La capacidaad de estos sistemas
                 Impllementación rentable: EEvita los alttos   paara propoorcionar reespuestas  precisas,
                  costoos de reentreenamiento oo fine-tuningg.   acctualizadas  y fundameentadas en  fuentes
                 Escallabilidad:    Permitee      escallar     veerificables loos conviertee en una herrramienta
                                                                innvaluable  ppara la inndustria doonde la
                  contrrolando costtos y recursoos.
                                                                coonfiabilidad es un activoo invaluable.

               Casos dde Uso de RRAG                            B Bibliografía
               Existe  uuna gran  vvariedad de  usos de  llos   Belcic, I. (20024). ¿Whatt is RAG  (retrieval
               sistemass RAG, genneralmente  oorientado a  la   auugmented  ggeneration)?? .IBM.   https://
               especificcidad de la rrespuesta:                 w www.ibm.comm/think/toppics/retrievaal-
                 Chatbbots   espeecializados:   Respuesttas    auugmented-geeneration
                  preciisas basadas en doocumentacióón
                  especcífica de prooductos o seervicios.       C Cepeda, D.  (2024). Reetrieval  Auugmented
                 Asisttentes  virrtuales  personalizadoos:     G Generation ((RAG): Descifrando suu función
                  Ofrecen experienncias adaptaadas en basee a   y  el valorr que  nnos da.  MMedium.
                  los datos personales del usuaario.            htttps://mediium.com/@@david.cepedda/retrie
                 Invesstigación   científica:   Acceso   a     vaal-augmenteed-generationn-rag-desciffrando-
                  literaatura  esppecializada   y   dattos      suu-funci%C3%B3n-y-el-vvalor-que-noos-da-
                  actuaalizados.                                d55fd5e99809ee

                 Atennción al cliennte: Mejoran la precisióón   K Kumawat,   T.   (20244).  Recupperación-
                  de laas respuestass basándose en manualees,   G Generación  Aumentadaa (RAG)  ddesde lo
                  proceedimientos yy bases de conocimientoo.    báásico hastta lo avvanzado.  MMedium.
                 Búsqqueda empreesarial: Permmite encontrrar   htttps://mediium.com/@@tejpal.abhyuuday/ret
                  inforrmación releevante en doocumentacióón    rieval-augmennted-generattion-rag-fromm-
                  internna, políticas y repositoriios de códiggo.   baasics-to-advvanced-a2b0668fd576c
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