El problema: responde seguro aunque no sepa
Un modelo de lenguaje aprendió a predecir la siguiente palabra con texto de internet. No consulta una base de datos de hechos: construye la respuesta que suena más probable. Por eso puede inventar un precio, una política de tu empresa o una ley que no existe, y decirlo con total seguridad. A eso se le llama alucinación.
El problema crece con lo que el modelo no sabe: tus documentos internos, tus precios de hoy, tus procedimientos. Ahí RAG es la solución.
Piensa en dos formas de contestar un examen. La primera: de memoria, y si no te acuerdas, inventas con confianza. La segunda: con el manual abierto, buscas el dato y citas la página. RAG convierte a la IA del primer tipo al segundo: le da el manual y le exige mirar ahí.
- RAG
- Problema
- Inventa hechos
- No conoce lo interno
- Solución
- Buscar en fuentes
- Responder citando
- Ganancia
- Menos errores
- Respuestas auditable
- Problema
¿Por qué un modelo de lenguaje puede inventar la política de devolución de tu tienda con total seguridad?
RAG reduce alucinaciones porque obliga a la IA a responder apoyándose en fragmentos reales de tus documentos.
Un dueño describe cómo usa la IA para consultar sus políticas. Una frase revela un riesgo. Márcala.
Marca la línea o las líneas con error y pulsa Comprobar.
Escribe una pregunta sobre TU negocio que una IA respondería mal de memoria (un precio, una garantía, un procedimiento). Luego responde: ¿qué documento tendría que consultar para acertar?
Si no existe ese documento en digital, ese es tu primer insumo para el RAG.
Tu texto se guarda sólo en este dispositivo.
Siguiente paso: Embeddings y búsqueda semántica — cómo la máquina encuentra el pedazo correcto de tu documento aunque uses otras palabras.
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