Generación aumentada por recuperación: IA que cita en lugar de inventar.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica que conecta un modelo de IA con tu base de conocimiento real. Asistentes y chatbots que responden con datos auténticos de tu empresa, no con respuestas genéricas. Citables, auditables, actualizables.
Cuatro pasos que separan un RAG bueno de uno malo.
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Indexación de tu base de conocimiento
Procesamos tus documentos (PDFs, manuales, contratos, FAQ, intranet) y los troceamos en chunks. Generamos embeddings vectoriales con un modelo adecuado al idioma y dominio.
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Almacenamiento vectorial
Los embeddings van a una base de datos vectorial (Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector). Indexada para que la búsqueda semántica sea instantánea.
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Recuperación + generación
Cuando llega una pregunta: la convertimos en vector, recuperamos los fragmentos más relevantes de tu base, los pasamos al modelo IA con la pregunta, y este genera una respuesta basada SOLO en esa información.
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Citas y trazabilidad
La respuesta incluye qué documentos fueron consultados. Si el usuario duda, puede ir a la fuente. Si la base de conocimiento se actualiza, la respuesta se actualiza al día siguiente.
Tecnologías que dominamos.
Elección por caso: idioma, dominio técnico, volumen, presupuesto, necesidad de privacidad.
- OpenAI Embeddings
- Anthropic Claude
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- Weaviate
- Qdrant
- PostgreSQL pgvector
- Sentence Transformers
- Cohere Rerank
Sobre generación aumentada por recuperación.
01 ¿Qué significa exactamente "generación aumentada por recuperación"?
Es la traducción literal del inglés "Retrieval-Augmented Generation" (RAG). En lugar de que la IA genere respuestas solo con su conocimiento general (entrenamiento), primero RECUPERA información de TU base de conocimiento y luego GENERA la respuesta a partir de ahí. Por eso "aumentada por recuperación".
02 ¿Por qué no usar simplemente ChatGPT?
ChatGPT no conoce tus documentos internos, ni tus contratos, ni tus manuales. Si le preguntas sobre algo específico de tu empresa, se lo inventa (alucinación) o admite que no lo sabe. RAG resuelve esto conectándolo a tu información real.
03 ¿Qué tipos de base de conocimiento podéis indexar?
PDFs, Word, Excel, intranets (Confluence, Notion, SharePoint), bases de datos, emails archivados, transcripciones de llamadas. Lo que sea, mientras se pueda extraer texto y haya estructura mínima.
04 ¿Mis datos quedan seguros?
Trabajamos con modelos que cumplen RGPD (Anthropic con DPA, OpenAI con acuerdos empresariales, Azure OpenAI, modelos open-source en infraestructura propia europea). Los embeddings y el vector store pueden quedarse on-premise o en cloud europeo según tu necesidad.
05 ¿Cuánto cuesta implementar RAG?
Un sistema RAG simple para una sola base de conocimiento: €5k–€10k. Un sistema completo con varias fuentes, autenticación y dashboard: €12k–€25k. Coste operativo (API + storage): variable según volumen, lo proyectamos antes.
¿Tu equipo busca la misma información cada semana?
Una llamada para evaluar si RAG es la respuesta a ese problema concreto.