Listo para GDPR
Vista del informe
Listo para SOC2
Vista del informe
[email protected]
Discord
LinkedIn
Facebook
Instagram
YouTube
.svg){kind=icon}
Reddit
Recuperación-Generación Aumentada (RAG) Es un sistema que mejora las respuestas generadas por IA combinando la recuperación de información en tiempo real con la generación de lenguaje. A diferencia de los modelos de IA tradicionales, que se basan en datos estáticos y preentrenados, RAG recupera activamente documentos relevantes de fuentes externas antes de generar sus respuestas. Este enfoque garantiza respuestas más precisas, contextuales y actualizadas, abordando problemas comunes de la IA, como la información obsoleta y las alucinaciones.
Al dividir el proceso en cuatro pasos (envío de consultas, recuperación de documentos, reclasificación opcional y generación de respuestas con IA), RAG crea respuestas basadas en fuentes fiables. Por ejemplo, cuando un cliente pregunta sobre una política de devoluciones, RAG extrae los términos más recientes de la base de datos de la empresa para ofrecer una respuesta precisa y conforme a las políticas. Esto lo hace muy eficaz para sectores donde la precisión y la puntualidad son cruciales.
Plataformas como Nodo tardío Simplifique la implementación de RAG con un generador visual de flujos de trabajo que elimina la complejidad técnica. Ya sea automatizando preguntas frecuentes, generando propuestas o gestionando actualizaciones regulatorias, Latenode permite a las empresas integrar RAG en sus operaciones de forma rápida y económica. Con sus herramientas de arrastrar y soltar e integraciones prediseñadas, los equipos pueden implementar flujos de trabajo basados en RAG sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.
Piense en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) como un asistente de investigación diligente que recopila información confiable antes de elaborar una respuesta detallada. Este enfoque garantiza que las respuestas no solo sean precisas, sino que también se basen en datos actuales y relevantes. A continuación, se detallan los cuatro pasos clave del proceso RAG.
El proceso comienza al enviar una consulta. En lugar de generar una respuesta directamente, el sistema se centra primero en refinar y preparar la consulta. Esto implica corregir errores ortográficos, simplificar frases complejas y eliminar palabras innecesarias. Estos pasos de preprocesamiento garantizan que la consulta esté limpia y estandarizada, lo que facilita su interpretación por parte del sistema.
Una vez que la consulta está lista, se transforma a un formato adecuado para recuperar información relevante.
A continuación, el sistema convierte la consulta en una incrustación numérica vectorial: básicamente, una representación matemática que captura el significado de las palabras. Esto permite al sistema buscar en una base de datos vectorial documentos semánticamente similares a la consulta, en lugar de simplemente coincidir con palabras clave.
Los sistemas RAG modernos suelen combinar la búsqueda semántica con métodos tradicionales basados en palabras clave para garantizar un proceso de recuperación exhaustivo y preciso. El resultado es un conjunto de documentos cuidadosamente seleccionados que se ajustan perfectamente a la intención de la consulta.
Tras recuperar un conjunto de documentos, los sistemas RAG avanzados pueden aplicar una capa adicional de filtrado conocida como reclasificación. Este paso asigna puntuaciones a los documentos en función de factores como la fiabilidad de la fuente, la actualidad del contenido y su relevancia general para la consulta.
En algunos casos, el sistema va un paso más allá con la recuperación recursiva, refinando el conjunto de documentos para garantizar que solo se utilicen los materiales más relevantes. Este filtrado meticuloso ayuda al sistema a evitar distracciones con datos menos pertinentes, lo que facilita respuestas más precisas.
Finalmente, el sistema combina los documentos refinados con sus capacidades de generación de lenguaje para generar una respuesta bien fundamentada. A diferencia de los modelos de IA tradicionales, que se basan únicamente en datos preentrenados, RAG integra la información más reciente y específica del contexto obtenida durante los pasos anteriores.
Esta combinación de recuperación y generación minimiza la posibilidad de errores o respuestas obsoletas, comúnmente conocidas como "alucinaciones" en los sistemas de IA. El resultado es una respuesta clara y conversacional que resulta natural y está firmemente basada en fuentes fiables.
Los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se basan en una serie de componentes clave para ofrecer respuestas precisas y contextualmente relevantes. Al dividir el proceso en cuatro bloques principales, los sistemas RAG transforman las consultas de los usuarios en respuestas detalladas y precisas. Cada uno de estos componentes desempeña un papel fundamental para garantizar la eficacia del sistema, en particular para optimizar los flujos de trabajo y optimizar la toma de decisiones.
El modelo de incrustación se encarga de traducir el texto a datos numéricos que las computadoras pueden interpretar. En esencia, convierte palabras y frases en vectores (matrices estructuradas de números) que capturan el significado del texto.
Por ejemplo, si pregunta "¿Cuáles son las últimas cifras de ventas del cuarto trimestre?", el modelo de incrustación genera un vector para su pregunta. Estos vectores representan el significado semántico de la consulta, lo que permite al sistema comprender términos relacionados como "ingresos", "ganancias" o "cifras de ventas", incluso si no se utilizan esas palabras exactas. Esta capacidad garantiza que el sistema capte la intención de su consulta.
Modelos avanzados como OpenAIEl modelo text-embedding-ada-002 de 's destaca en la creación de estas representaciones. La calidad del modelo de incrustación influye significativamente en la capacidad del sistema RAG para identificar información relevante, lo que repercute directamente en su capacidad para respaldar decisiones informadas.
El recuperador actúa como el motor de búsqueda del sistema, pero en lugar de basarse únicamente en la coincidencia de palabras clave, utiliza la similitud semántica para encontrar los documentos más relevantes. Compara la representación vectorial de la consulta con los vectores de los documentos almacenados en la base de conocimiento del sistema.
Por ejemplo, si busca información sobre la "satisfacción del cliente", el recuperador puede identificar documentos que tratan términos relacionados como "felicidad del cliente" o "calificaciones de la experiencia del usuario". Esto garantiza que los resultados reflejen los conceptos subyacentes, incluso cuando se utiliza terminología diferente.
Los recuperadores modernos suelen combinar múltiples métodos, como la similitud semántica, la coincidencia de palabras clave y el filtrado de metadatos, para garantizar la captura de toda la información relevante. Este enfoque integral mejora la capacidad del sistema para proporcionar respuestas significativas.
Una vez que el recuperador identifica un conjunto de documentos relevantes, el reranker interviene para ajustar los resultados. Evalúa y califica los documentos según factores como relevancia, autoridad y actualidad. Esto garantiza que se priorice la información más pertinente y confiable.
Por ejemplo, si pregunta sobre las "tendencias actuales del mercado", el reranker podría priorizar los informes recientes sobre los antiguos, incluso si ambos abordan temas similares. Al refinar el proceso de recuperación, el reranker ayuda al sistema a proporcionar respuestas precisas y oportunas.
No todos los sistemas RAG incluyen un reranker, pero aquellos que lo hacen a menudo brindan respuestas más precisas y contextualmente relevantes, lo que los hace particularmente útiles para la automatización del flujo de trabajo.
El modelo lingüístico es donde entra en juego el aspecto de "generación" de RAG. Tras recibir los documentos recuperados, el modelo lingüístico sintetiza la información en una respuesta coherente y conversacional.
Este componente no solo repite los datos recuperados, sino que combina información de múltiples fuentes para crear una respuesta completa. Por ejemplo, si el recuperador muestra tres documentos sobre un tema, el modelo de lenguaje integra los puntos clave en una respuesta única y unificada, manteniendo la claridad y evitando contradicciones.
El modelo de lenguaje garantiza que el resultado final no solo sea factualmente preciso, sino también fácil de entender. Conecta los datos brutos con la información práctica, lo que lo convierte en una parte esencial del proceso RAG.
Latenode simplifica la creación de sistemas RAG al ofrecer una interfaz visual que simplifica la implementación de estos componentes. En lugar de que los equipos tengan que diseñar complejos flujos de trabajo de recuperación y generación, Latenode proporciona herramientas intuitivas para procesar documentos de forma inteligente. Al aprovechar su plataforma, los equipos pueden aprovechar la potencia de RAG sin necesidad de conocimientos técnicos profundos, lo que hace que el procesamiento avanzado de documentos sea accesible y sencillo para una amplia gama de usuarios.
RAG (Recuperación-Generación Aumentada) dota los flujos de trabajo de datos verificados en tiempo real, eliminando la dependencia de modelos obsoletos. Cuando los flujos de trabajo requieren respuestas precisas y contextuales, la IA tradicional suele tener dificultades debido a conjuntos de entrenamiento obsoletos o al riesgo de generar información inexacta. RAG aborda este problema basando los resultados de la IA en documentos fiables y actualizados.
Una ventaja destacada de RAG en la automatización del flujo de trabajo reside en su capacidad para minimizar las imprecisiones, a menudo denominadas "alucinaciones de IA". Los sistemas de IA tradicionales pueden generar respuestas obsoletas o incorrectas, pero RAG garantiza que cada respuesta esté vinculada a documentos verificados y actuales.
En lugar de depender de datos de entrenamiento potencialmente obsoletos, RAG recupera información de una base de conocimiento en tiempo real antes de generar una respuesta. Por ejemplo, cuando un flujo de trabajo gestiona la consulta de un cliente, consulta los documentos más recientes y relevantes en lugar de hacer suposiciones basadas en patrones generalizados.
Esta mayor precisión es especialmente crucial para sectores donde el cumplimiento normativo es fundamental. Los servicios financieros, por ejemplo, pueden garantizar que las comunicaciones con los clientes reflejen las normativas más recientes, mientras que las organizaciones sanitarias pueden proporcionar información precisa sobre los protocolos de tratamiento o las pólizas de seguro vigentes.
RAG destaca en el manejo de datos especializados y específicos de cada sector. Permite que los flujos de trabajo accedan y utilicen documentos y registros internos actualizados y específicos del sector. Por ejemplo, las empresas manufactureras pueden automatizar procesos relacionados con números de pieza, estándares de seguridad y protocolos de calidad, mientras que los bufetes de abogados pueden optimizar los flujos de trabajo consultando la jurisprudencia o las actualizaciones regulatorias más recientes.
Al conectarse directamente a repositorios de datos especializados, RAG permite que la automatización "hable el idioma" de su industria. Una empresa farmacéutica, por ejemplo, podría crear flujos de trabajo automatizados Para informes regulatorios basados en las directrices de la FDA, datos de ensayos clínicos o información sobre interacciones farmacológicas. De igual manera, los sistemas basados en RAG pueden integrarse con recursos internos como manuales de procedimientos, catálogos de productos o historiales de clientes, lo que garantiza que la automatización se adapte al contexto único de su negocio en lugar de depender de respuestas genéricas.
Los modelos tradicionales de IA suelen requerir un costoso reentrenamiento cada vez que se necesitan actualizaciones de conocimientos. Ya sea para lanzar nuevos productos, actualizar políticas o revisar procedimientos, estos modelos pueden requerir un proceso completo de reentrenamiento, una tarea que consume tiempo y recursos.
RAG supera este desafío separando las actualizaciones de conocimiento de las actualizaciones de modelos. Para actualizar la información dentro de los flujos de trabajo automatizados, simplemente agregue nuevos documentos a su base de conocimiento. El sistema de recuperación accede a este contenido actualizado sin necesidad de reentrenamiento. Este enfoque no solo ahorra costos, sino que también se adapta fácilmente a la evolución de sus necesidades de automatización. La expansión a nuevos tipos de documentos, departamentos o fuentes de datos se vuelve fluida sin necesidad de reestructurar todo el sistema.
Latenode simplifica aún más el proceso al ofrecer flujos de trabajo visuales que gestionan automáticamente el ciclo de recuperación y generación. Esto facilita que los equipos aprovechen la precisión, la información específica del sector y la rentabilidad de RAG sin tener que lidiar con obstáculos técnicos, poniendo la inteligencia documental avanzada al alcance de todos.
Exploremos cómo funciona RAG a través de un ejemplo práctico: una consulta de servicio al cliente que pregunta: "¿Cuál es su política de devolución para los productos electrónicos comprados durante la oferta navideña?"
Paso 1: Procesamiento de consultas
El sistema recibe la pregunta y la refina para una búsqueda específica, garantizando claridad y relevancia.
Paso 2: Búsqueda de documentos específicos
RAG consulta la base de conocimientos de la empresa, analizando las políticas de devolución actualizadas, las condiciones de las rebajas navideñas y las directrices de garantía de productos electrónicos. Identifica tres documentos cruciales: la política de devolución actualizada de noviembre de 2024, las condiciones de las rebajas navideñas de diciembre de 2024 y las directrices para las garantías de productos electrónicos.
Paso 3: Ensamblaje del contexto
En lugar de recuperar documentos completos, RAG extrae solo las secciones relevantes. Para esta consulta, señala que los productos electrónicos comprados durante las rebajas navideñas tienen un plazo de devolución de 45 días (en lugar de los 30 días habituales). Además, destaca que artículos como el software abierto requieren el embalaje original para su devolución.
Paso 4: Generación de respuestas
Utilizando este contexto específico, RAG elabora una respuesta detallada: Los productos electrónicos adquiridos durante nuestras ofertas navideñas tienen un plazo de devolución de 45 días, hasta el 31 de enero de 2025. Los artículos deben incluir el embalaje y los accesorios originales. Los productos de software requieren el embalaje sin abrir para su devolución.
Por qué RAG se destaca
Aquí es donde RAG realmente destaca: sin ella, la IA podría depender de información obsoleta, como la política de devolución estándar de 30 días, y perder la prórroga específica para las vacaciones. Los sistemas de IA tradicionales, a menudo vinculados a datos de entrenamiento estáticos, tienen dificultades con políticas con plazos límite o excepciones promocionales. La capacidad de RAG para recuperar información actualizada dinámicamente garantiza respuestas precisas y adaptadas al contexto.
Por ejemplo, cuando la empresa actualiza su política de devoluciones en febrero de 2025, RAG incorpora sin problemas los nuevos detalles sin necesidad de volver a capacitarse ni realizar actualizaciones manuales.
Impacto en el mundo real
Las empresas que utilizan RAG en su servicio de atención al cliente han reportado mejoras notables en la precisión de sus respuestas. El sistema destaca al responder consultas complejas que abarcan múltiples pólizas, como la combinación de la cobertura de la garantía con términos promocionales o la gestión de restricciones de envíos internacionales. Al obtener información de fuentes confiables y combinar la información relevante, RAG ofrece respuestas bien fundamentadas y fiables.
Con los flujos de trabajo visuales de Latenode, la integración de RAG se vuelve aún más accesible. Los equipos pueden diseñar flujos de trabajo inteligentes de IA para documentos mediante herramientas visuales que gestionan automáticamente el proceso de recuperación y respuesta. Este enfoque simplifica la configuración, permitiendo a las empresas proporcionar respuestas precisas y contextualizadas sin esfuerzo a través de una interfaz intuitiva.
Si bien las ventajas de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) son evidentes, desarrollar un sistema como este tradicionalmente requiere una amplia experiencia técnica. Latenode elimina estas barreras al ofrecer una plataforma intuitiva con flujos de trabajo visuales que optimizan todo el proceso de RAG.
La interfaz de arrastrar y soltar de Latenode facilita el diseño de flujos de trabajo RAG, similar a la creación de un diagrama de flujo. En lugar de codificar conexiones complejas entre la recuperación de documentos y la generación de IA, los usuarios pueden organizar visualmente sus flujos de trabajo mediante nodos conectados. Por ejemplo, un flujo de trabajo de atención al cliente podría conectar nodos para la carga de documentos, el almacenamiento de datos de IA, el procesamiento de consultas y la entrega de respuestas, todo a través de una interfaz intuitiva.
Este diseño visual elimina los obstáculos técnicos que a menudo impiden que los equipos sin conocimientos técnicos adopten los sistemas RAG. Por ejemplo, los equipos de marketing pueden configurar flujos de trabajo que generen contenido alineado con las directrices de la marca, mientras que los equipos de RR. HH. pueden crear chatbots para el manual del empleado, sin necesidad de conocimientos de programación. La interfaz ilustra claramente cómo los datos se trasladan desde el almacenamiento de documentos hasta el procesamiento de IA y, finalmente, a la salida, garantizando la transparencia y la facilidad de gestión. Esta claridad también facilita la integración con diversos modelos de IA.
Latenode mejora su enfoque visual al ofrecer acceso a más de 400 modelos de IA, incluyendo los principales modelos de lenguaje, junto con integraciones predefinidas con API y fuentes de datos populares. Esto elimina la necesidad de gestionar múltiples claves de API, endpoints o protocolos de integración, desafíos comunes en las configuraciones tradicionales de RAG.
La función de almacenamiento de datos con IA de la plataforma procesa e indexa automáticamente diversos tipos de documentos, gestionando los pasos de incrustación y recuperación que suelen requerir experiencia técnica. Esto permite que los equipos conecten fácilmente fuentes de datos como Google Sheets, Webflow CMS, o bases de datos internas a modelos de IA, todo a través de integraciones preconfiguradas.
Consideremos una empresa minorista: podrían usar Latenode para crear un sistema RAG que extraiga los detalles de los productos de su sistema de inventario, agregue las opiniones de los clientes de diferentes plataformas e integre la documentación de soporte de su base de conocimientos. El sistema podría entonces generar respuestas específicas para el contexto utilizando el modelo de IA elegido, todo ello mediante conexiones visuales, sin necesidad de desarrollar una API personalizada.
Además de sus herramientas visuales, el framework low-code de Latenode simplifica la creación de flujos de trabajo avanzados. Los equipos pueden diseñar procesos inteligentes de IA de documentos mediante la vinculación de componentes prediseñados que gestionan las tareas de recuperación y generación. Este enfoque simplifica la complejidad técnica de RAG, manteniendo al mismo tiempo su potente funcionalidad.
Por ejemplo, una firma legal podría crear un sistema de análisis de contratos conectando su almacenamiento de documentos a claudio 3 Para el análisis de IA y Hojas de Cálculo de Google para el seguimiento de resultados. No necesitarían comprender técnicas de incrustación ni algoritmos de recuperación para que funcionara. El diseño de código bajo permite a los usuarios empresariales centrarse en lo que quieren que el sistema logre, en lugar de preocuparse por los detalles técnicos.
Latenode ofrece las principales ventajas de RAG (respuestas de IA precisas y adaptadas al contexto) mediante un proceso de desarrollo visual accesible para todos los equipos. Los sistemas RAG tradicionales pueden tardar semanas o incluso meses en desarrollarse e implementarse, pero con Latenode, los usuarios pueden configurar flujos de trabajo funcionales en tan solo unas horas.
Desde $19 al mes por 5,000 créditos de ejecución, los equipos pueden experimentar y perfeccionar sus flujos de trabajo sin comprometerse con una gran inversión inicial. La interfaz visual de la plataforma ofrece información sobre el rendimiento en tiempo real, lo que permite realizar ajustes rápidos sin necesidad de depuración técnica.
Las organizaciones que exploran RAG suelen elegir Latenode porque ofrece resultados inmediatos y prácticos. La plataforma transforma RAG de una tarea técnica compleja a una herramienta empresarial sencilla, lo que permite a los equipos aprovechar el procesamiento inteligente de documentos sin necesidad de conocimientos técnicos especializados.
RAG (Recuperar y Generar) desempeña un papel crucial en la mejora de la capacidad de la IA para ofrecer respuestas precisas, contextuales y adaptadas a las necesidades específicas del negocio. Al combinar la recuperación de datos relevantes con la generación de respuestas contextualizadas, RAG supera las limitaciones de los datos de entrenamiento estáticos. Este cambio permite a la IA aprovechar fuentes de conocimiento actuales y específicas, mejorando significativamente la precisión y la fiabilidad.
En esencia, RAG recupera la información correcta y la utiliza para generar respuestas significativas y contextualizadas. Este enfoque no solo aborda el desafío de la alucinación de la IA, sino que también permite a las organizaciones integrar fluidamente su conocimiento interno en... Flujos de trabajo impulsados por IA.
Para las empresas que consideran RAG, la implementación tradicional suele implicar superar obstáculos técnicos complejos, como la gestión de bases de datos vectoriales, la configuración de incrustaciones y la orquestación de múltiples sistemas de IA. Sin embargo, plataformas como Latenode simplifican este proceso con una interfaz intuitiva y visual, eliminando la necesidad de amplios conocimientos técnicos o sistemas a medida.
Para empezar, las empresas deben identificar los flujos de trabajo y documentos donde RAG puede tener el mayor impacto. Por ejemplo:
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un método que combina la recuperación de datos en tiempo real con respuestas generadas por IA. A diferencia de los modelos que dependen completamente de conjuntos de datos preentrenados, RAG extrae activamente información de bases de conocimiento para garantizar que sus respuestas estén actualizadas y verificadas.
Esta técnica aborda problemas comunes como la información obsoleta y las imprecisiones, problemas frecuentes en los sistemas de IA tradicionales. Al basar sus respuestas en documentos confiables, RAG ofrece respuestas más precisas y contextualmente relevantes, lo que la hace especialmente adecuada para situaciones donde la precisión es esencial.
Latenode simplifica el proceso de construcción de sistemas de recuperación-generación aumentada (RAG) al ofrecer un plataforma visual de arrastrar y soltarEste enfoque elimina la necesidad de experiencia en codificación o habilidades técnicas avanzadas, lo que facilita que los equipos creen flujos de trabajo RAG con un mínimo esfuerzo.
Usando Latenode, las empresas pueden automatizar la proceso de recuperación y generación A través de una interfaz intuitiva, esto permite una implementación más rápida de flujos de trabajo de documentos basados en IA, lo que permite a los equipos concentrarse en lograr resultados en lugar de afrontar los desafíos técnicos de construir e integrar sistemas RAG desde cero.
RAG, o Generación Aumentada por Recuperación, aporta ventajas notables a industrias como la atención médica y las finanzas al priorizar Precisión, cumplimiento y acceso a datos en tiempo real.
En el sector sanitario, RAG promueve una mejor atención al paciente y simplifica los flujos de trabajo administrativos. Al obtener información verificada y actualizada, permite a los profesionales sanitarios tomar decisiones rápidas y bien informadas. Al mismo tiempo, cumple con estrictos estándares de seguridad y privacidad de datos, garantizando la protección de la información confidencial del paciente.
En el sector financiero, RAG desempeña un papel fundamental para mejorar la toma de decisiones, detectar el fraude y mantener el cumplimiento normativo. Al obtener datos fiables de sistemas propios, minimiza errores, optimiza los procesos de auditoría y garantiza el cumplimiento de los requisitos regulatorios. Esto convierte a RAG en una herramienta indispensable para afrontar las complejidades de entornos financieros altamente regulados.
Intercambiar aplicaciones
1 Aplicación
2 Aplicación
Paso 1: Elija Un disparador
Paso 2: Elige una acción
No es necesaria tarjeta de crédito
Sin restricciones
