Conocimiento y RAG
Recuperación aumentada por generación: cómo buscar en tu conocimiento antes de redactar una respuesta, y cómo evaluar calidad sin jerga de laboratorio.
RAG significa recuperar pasajes relevantes y luego dejar que el modelo redacte usando ese contexto, en lugar de confiar solo en la memoria paramétrica.
Para soporte, el objetivo es citar políticas y artículos reales mientras se mantiene un tono útil y escalable.
La búsqueda vectorial y los filtros determinan qué ve el modelo antes de responder.
Sin buena recuperación, el modelo improvisa aunque la UI diga “IA”.
Los límites de chunk afectan si procedimientos multipaso llegan enteros al contexto.
Ajusta tamaño y solapamiento según el tipo de contenido (FAQ frente a guías largas).
Plantillas pueden exigir citas, negativas seguras y enlaces cuando la confianza es baja.
Los equipos deben poder explicar en una frase qué hace el sistema cuando no hay buenos aciertos.
Mide consultas sin respuesta, contradicciones con políticas y satisfacción por tema.
Itera contenido y recuperación juntos: solo retunar el modelo rara vez arregla huecos de conocimiento.
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