RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Técnica que combina la búsqueda en una base de conocimiento propia con la generación de texto de un modelo de IA, para que responda con datos reales y actualizados en vez de solo lo que aprendió en su entrenamiento.
Un modelo de IA por sí solo solo "sabe" lo que vio durante su entrenamiento, con una fecha de corte. RAG añade un paso previo: buscar información relevante en una fuente propia (documentos internos, base de datos, wiki de la empresa) y pasársela al modelo como contexto antes de que genere la respuesta.
Reduce (no elimina) el riesgo de alucinación — el modelo responde apoyado en texto real recuperado, en vez de inventar sobre un tema que no domina o que cambió después de su entrenamiento.
Es la técnica detrás de la mayoría de "chatea con tus documentos" o asistentes internos de empresa: la calidad de la respuesta depende tanto del modelo como de qué tan bien está indexada y recuperada la información fuente.