RAG significa generación aumentada por recuperación (del inglés retrieval-augmented generation). Es una técnica en la que, antes de responder, el modelo de IA busca la información pertinente en un conjunto de fuentes y redacta la respuesta a partir de lo que encontró. Así responde con datos del negocio y no solo con lo que aprendió en su entrenamiento.
Cómo funciona
El proceso tiene dos pasos:
- Recuperación: cuando llega una pregunta, el sistema busca en la base de conocimiento los fragmentos más relacionados: documentos, páginas web, preguntas y respuestas o datos de un catálogo.
- Generación: el modelo recibe la pregunta junto con esos fragmentos y redacta una respuesta apoyada en ellos.
La ventaja es que el asistente puede responder sobre precios, horarios o políticas que el modelo nunca vio al entrenarse. También reduce el riesgo de alucinación, porque el modelo tiene un texto concreto en el que basarse. Si la información no está en las fuentes, un buen sistema debe decirlo en vez de completar el hueco.
Qué significa en Conversso
Conversso funciona con esta lógica: el asistente responde solo con la información que carga el negocio y, si no la encuentra, dice que no lo sabe en lugar de inventar. Cada respuesta en la bandeja muestra qué fuente usó.
Las fuentes que puedes cargar son documentos (PDF, Word, .txt y .md), textos escritos, tu sitio web, el catálogo de una tienda Shopify o WooCommerce por URL y una tabla de Supabase consultada en vivo, en modo solo lectura. Lee cómo entrenar un chatbot con PDF y Word o conoce el chatbot con documentos y el chatbot con base de datos.
Preguntas frecuentes
- ¿RAG es lo mismo que entrenar un modelo de IA?
- No. Entrenar cambia el modelo. Con RAG el modelo no cambia: se le entrega información de tus fuentes en cada respuesta, y basta con actualizar esas fuentes.
- ¿RAG elimina por completo los errores de la IA?
- Los reduce, pero depende de que las fuentes estén completas y actualizadas. Si un dato no está cargado, el asistente debería reconocer que no lo sabe.
- ¿Qué fuentes sirven para un sistema RAG?
- Cualquier texto con la información del negocio: documentos, preguntas frecuentes, páginas web, catálogos o tablas de datos.
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