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