Término técnico
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RAG (Retrieval-Augmented Generation)
IA y RAGRAG es un sistema que recupera información antes de generar una respuesta. En vez de responder solo con memoria del modelo, busca fragmentos relevantes y los usa como contexto.
Qué significa RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG es un sistema que recupera información antes de generar una respuesta. En vez de responder solo con memoria del modelo, busca fragmentos relevantes y los usa como contexto.
Área AISEO: IA y RAG. Esta etiqueta ayuda a situar el término dentro del glosario y a entender si pertenece a rastreo, semántica, rendimiento, seguridad, IA, accesibilidad o certificación.
Importa porque la calidad de la respuesta depende mucho de lo que se recupera. Si la web no ofrece fragmentos claros, el sistema puede elegir mal o no elegirte.
- Dividir el contenido en bloques claros y autosuficientes.
- Añadir contexto suficiente para que cada fragmento tenga sentido por sí mismo.
- Conectar entidades, fuentes y señales de confianza cuando proceda.
- Eliminar textos decorativos que no aportan información útil.
Errores habituales
Crear bloques de texto que dependen demasiado del contexto anterior.
Mezclar conceptos distintos en una misma sección sin jerarquía.
No aportar señales suficientes para que una IA identifique fuente, entidad o intención.
Tratar RAG como un detalle menor y no como una señal dentro del sistema.
Preguntas frecuentes sobre RAG (Retrieval-Augmented Generation)
¿Qué es RAG?
RAG es un sistema que recupera información antes de generar una respuesta. En vez de responder solo con memoria del modelo, busca fragmentos relevantes y los usa como contexto.
¿Por qué conviene revisar RAG?
Importa porque la calidad de la respuesta depende mucho de lo que se recupera. Si la web no ofrece fragmentos claros, el sistema puede elegir mal o no elegirte.
¿Cómo se trabaja RAG en AISEO?
Dividir el contenido en bloques claros y autosuficientes. Añadir contexto suficiente para que cada fragmento tenga sentido por sí mismo. Conectar entidades, fuentes y señales de confianza cuando proceda.