En los últimos años, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés), como GPT, Claude o LLaMA, han transformado por completo la forma en que interactuamos con los sistemas de inteligencia artificial. Estos modelos son capaces de generar respuestas coherentes, redactar textos, resumir documentos, traducir, e incluso razonar sobre temas complejos. Sin embargo, presentan una limitación crítica: solo pueden generar información basada en lo que aprendieron durante su entrenamiento, y no están conectados directamente a fuentes externas actualizadas ni a datos específicos de organizaciones. Esto implica dos consecuencias importantes: Pueden generar respuestas que “suenan bien”, pero que no son exactas ni verificables (alucinaciones). No tienen acceso a información privada, propietaria o de nicho (como bases de datos internas, documentación técnica específica o registros en tiempo real). Para superar estas limitaciones, surge una técnica fundamental en el desarrollo moderno de aplicaciones de IA: RAG, o Retrieval-Augmented Generation. Esta arquitectura combina lo mejor de dos mundos: El poder generativo de los LLMs. La precisión y actualización de la recuperación de información desde fuentes externas. En lugar de depender únicamente del conocimiento entrenado del modelo, RAG introduce un paso adicional de búsqueda semántica, en el que el sistema consulta una base de datos o conjunto de documentos vectorizados antes de generar la respuesta final. De esta forma, el modelo se alimenta de información reciente y contextual, lo que reduce el riesgo de errores y mejora drásticamente la utilidad de la IA en entornos reales y empresariales. Ya sea que estemos construyendo un chatbot jurídico, un asistente clínico, una herramienta de soporte para empleados o un sistema de análisis financiero, RAG se ha convertido en el pilar técnico que permite crear asistentes verdaderamente informados, confiables y adaptados al contexto. En esta entrada se explorará en detalle cómo funciona RAG
