RAG y conocimiento

RAG, o generación aumentada por recuperación, permite que un agente consulte documentos, bases de datos o repositorios antes de redactar una respuesta. En lugar de depender únicamente del conocimiento general del modelo, recupera fragmentos relevantes y los utiliza como contexto.

Este enfoque es útil para manuales internos, catálogos, políticas, preguntas frecuentes, contratos, procedimientos y cualquier información que cambie con el tiempo. El proceso suele incluir cargar documentos, dividirlos en fragmentos, indexarlos, buscar los más relacionados con la consulta y generar una respuesta apoyada en esas fuentes.