Definicion
Recuperación-Generación Aumentada (RAG) es una arquitectura de IA que mejora los resultados de modelos de lenguaje grandes recuperando primero documentos relevantes de fuentes externas y luego usando ese contexto para generar respuestas más precisas y fundamentadas.
En profundidad
RAG aborda la limitación fundamental de los LLM: sus datos de formación tienen una fecha límite y pueden alucinar hechos. En una canalización RAG, un paso de recuperación recupera documentos relevantes, resultados web o registros de bases de datos antes de que el LLM genere una respuesta. Esto fundamenta la salida en datos reales. Para aplicaciones que necesitan información actualizada, combinar RAG con una API de búsqueda en tiempo real como Scavio garantiza que el paso de recuperación siempre arroje resultados nuevos. Las arquitecturas RAG comunes utilizan bases de datos vectoriales para documentos almacenados y API de búsqueda para datos web en vivo, combinando ambas para obtener ventanas de contexto integrales.
Uso de ejemplo
Un robot de atención al cliente utiliza RAG para responder preguntas sobre productos. Recupera las especificaciones más recientes de los resultados de búsqueda de Google de Scavio y las combina con documentación interna antes de generar una respuesta, lo que garantiza precisión sin necesidad de volver a capacitarse.
Plataformas
Recuperación-Generación Aumentada (RAG) es relevante en las siguientes plataformas, todas accesibles a través de la API unificada de Scavio:
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