Un modelo de lenguaje sabe mucho del mundo, pero no sabe nada de tu empresa: tus manuales, tus políticas, tus productos. Y si le preguntas por algo que no sabe, puede inventar una respuesta que suena convincente. RAG (Retrieval-Augmented Generation) resuelve las dos cosas.
La idea
En lugar de esperar que el modelo "se sepa" tu información, se la das en el momento de la pregunta:
Indexas tus documentos: los divides en fragmentos y los conviertes en embeddings (vectores numéricos que capturan el significado).
Cuando llega una pregunta, buscas los fragmentos más parecidos a esa pregunta.
