Generación aumentada por recuperación

Carta Poco común · N.º 180287

La generación aumentada por recuperación (conocido comúnmente como RAG, siglas en inglés para Retrieval Augmented Generation) es una técnica que permite a los grandes modelos lingüísticos (LLM) recuperar e incorporar nueva información. ​ Con el RAG, los modelos de lenguaje (LLMs) no responden a las consultas de los usuarios hasta que consultan un conjunto específico de documentos. Estos documentos complementan la información de los datos de entrenamiento preexistentes del LLM ​ y les permite utilizar información específica del dominio o actualizada que no está disponible en los datos de entrenamiento. ​ ​ Por ejemplo, esto ayuda a los chatbots basados en LLM a acceder a datos internos de la empresa o a generar respuestas basadas en fuentes fiables. Un RAG mejora los grandes modelos lingüísticos (LLM) al incorporar la recuperación de información antes de generar respuestas. ​ A diferencia de los LLM tradicionales, que dependen de datos de entrenamiento estáticos, RAG extrae texto relevante…

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