Question 1

¿Qué significa RAG?

Accepted Answer

RAG son las siglas de Retrieval-Augmented Generation, una técnica que combina la recuperación de información desde una base de datos propia con la generación de texto de un modelo de lenguaje. En lugar de que el modelo invente la respuesta, primero busca documentos reales, como tarifas de hotel o políticas de cancelación, y luego redacta la respuesta basándose en esos datos.

Question 2

¿Cómo funciona RAG?

Accepted Answer

RAG funciona en dos pasos: primero, un sistema de búsqueda localiza los fragmentos relevantes dentro de tus documentos, como un archivo PDF con la lista de precios de habitaciones, luego, el modelo de lenguaje usa solo esos fragmentos para redactar una respuesta coherente. Así, si un huésped pregunta por el costo de una suite, el chatbot extrae la tarifa exacta del documento y la presenta sin alucinaciones.

Question 3

¿Para qué sirve RAG y en qué se diferencia de un modelo de lenguaje normal?

Accepted Answer

RAG sirve para que un sistema de inteligencia artificial responda con información actualizada y específica de tu negocio, sin inventar datos. A diferencia de un modelo de lenguaje tradicional que solo repite lo que aprendió en su entrenamiento, que puede estar desactualizado o ser genérico, RAG consulta en tiempo real tu base de conocimiento, como las políticas de cancelación de un hotel, garantizando respuestas precisas y verificables.

RAG

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