Definición
¿Qué es RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura que combina un modelo de lenguaje con búsqueda de información externa.
Cómo funciona RAG
RAG resuelve un problema central de los LLMs clásicos: el conocimiento está limitado al periodo de entrenamiento.
Un proceso de dos pasos:
- 1) Retrieval: El sistema busca fuentes externas.
- 2) Generación: El modelo usa conocimiento de entrenamiento más contexto recuperado.
RAG en la práctica
RAG es común para respuestas actuales y verificables.
RAG vs. LLM clásico
| Aspecto | LLM clásico | Sistema RAG |
|---|---|---|
| Conocimiento | Hasta el entrenamiento | Actualizable |
| Contexto de fuente | No obligatorio | A menudo presente |
| Riesgo de alucinación | Más alto | Reducido |
| Tiempo de respuesta | Más rápido | Más lento |
| Ejemplos | ChatGPT (sin búsqueda) | Sistemas RAG |
Importancia para AI Visibility
El contenido no necesita estar en los datos de entrenamiento.
- Títulos claros aumentan la extraibilidad
- Formatos FAQ se aprovechan bien
- Schema.org ayuda con la categorización
- La autoridad influye en la selección
¿Qué sistemas usan RAG?
Perplexity es un ejemplo conocido. ChatGPT, Claude y Copilot también pueden integrar fuentes.
¿Por qué es importante RAG?
Los sistemas RAG pueden incluir contenido web actual.
¿Diferencia RAG vs LLM clásico?
Los LLMs clásicos responden desde su entrenamiento. RAG complementa con fuentes externas.
¿Puedo influir en los sistemas RAG?
Sí. Arquitectura clara, títulos limpios, FAQ y datos estructurados ayudan.