Última actualización: 1 de enero de 2026 Tema: IA Generativa / RAG Resumen en 1 frase: RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina un modelo tipo ChatGPT con una base de conocimiento propia para responder con información actualizada y verificable, usando embeddings para buscar “lo relevante” por significado. Si ya probaste ChatGPT para tu trabajo, seguro viste el problema: no siempre sabe tu contexto (contratos, manuales, procedimientos, documentación interna) y puede responder con información incompleta. Ahí entra RAG. Contexto rápido: los modelos de lenguaje actuales son modelos de lenguaje actuales (ANI): son muy potentes, pero necesitan un buen acceso a tu conocimiento para responder con precisión. Tabla de contenidos 1) Qué es RAG (definición simple) 2) Qué son embeddings (explicado fácil) 3) Cómo funciona un sistema RAG (paso a paso) 4) ¿Necesito una base vectorial? 5) Casos de uso reales en empresa 6) Errores comunes al implementar RAG 7) Herramientas populares (2026) FAQ RAG = búsqueda semántica + generación: el modelo responde usando tus documentos. 1) Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation) RAG es una arquitectura para IA generativa donde el modelo (LLM) genera una respuesta apoyándose en documentos recuperados desde una fuente de conocimiento (base de datos, PDFs, wiki, Notion, SharePoint, etc.). Definición simple: RAG = “antes de responder, busco en mi biblioteca y luego respondo citando lo relevante”. ¿Por qué se usa RAG? Actualización: puedes incorporar políticas o documentación nueva sin re-entrenar el modelo. Menos alucinaciones: reduces respuestas inventadas al obligar a usar fuentes internas. Control: puedes elegir qué documentos alimentar y cómo. 2) Qué son embeddings (explicado fácil) Un embedding es una representación numérica (un vector) de un texto, imagen o documento que captura su significado. Así puedes buscar por semántica, no solo por palabras. Ejemplo rápido: “cancelar suscripción” y “dar de baja” son frases distintas, pero sus embeddings quedan cerca. 3) Cómo funciona un sistema RAG (paso a paso) Ingesta: subes documentos (PDFs, páginas web, tickets, FAQs). Chunking: los divides en partes pequeñas (chunks) para recuperar contextos precisos. Embeddings: conviertes cada chunk en un vector. Indexado: guardas esos vectores en una base (vector store). Consulta: el usuario pregunta; calculas el embedding de la pregunta. Retrieval: buscas los chunks más cercanos (top-k) por similitud. Generación: pasas esos chunks al LLM para que responda con contexto. // Pseudoflujo RAG question = "¿Cuál es la política de devoluciones?" q_vec = embed(question) chunks = vector_db.search(q_vec, top_k=5) answer = llm.generate(prompt_with_context(question, chunks)) 4) ¿Necesito una base vectorial? No siempre, pero ayuda. Si tienes pocos documentos, puedes guardar embeddings en una tabla y hacer búsqueda simple. Para volúmenes grandes o latencia baja, conviene una base vectorial. Opciones típicas Vector DB dedicada: Pinecone, Weaviate, Milvus. Local/dev: Chroma, FAISS. En tu DB: PostgreSQL + pgvector. 5) Casos de uso reales en empresa Soporte interno: “pregúntale a tus manuales” para IT/HR/Operaciones. Atención al cliente: chatbot que responde con base en políticas y FAQs reales. Ventas: asistente que busca features, comparativas y casos para armar propuestas. Legal/Compliance: localizar cláusulas y riesgos en contratos y políticas. 6) Errores comunes al implementar RAG Chunking demasiado grande → recuperas ruido; el LLM se confunde. Sin control de fuentes → si indexas docs viejos, el bot responde con políticas obsoletas. No medir calidad → necesitas evaluar: precisión del retrieval, groundedness, satisfacción. Olvidar permisos → un RAG empresarial debe respetar accesos por rol (RBAC). 7) Herramientas populares (2026) Orquestadores (RAG pipelines): LangChain, LlamaIndex. Vector stores (bases vectoriales): Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector (PostgreSQL), FAISS, ChromaDB. Modelos LLM: GPT-4.x / GPT-5, Claude, Gemini (según latencia, coste y compliance). Modelos de embeddings: OpenAI text-embedding-3-small / text-embedding-3-large, Cohere (embed), y alternativas open-source (p. ej., BGE/E5) según idioma y privacidad. Evaluación: conjuntos de preguntas frecuentes + tests de regresión (cada cambio de docs) y métricas de groundedness. RAG en 2026: Agentic RAG y GraphRAG En 2026, RAG está evolucionando hacia Agentic RAG: la IA no solo “busca y responde”, sino que decide qué consultar, verifica si la evidencia alcanza, y repite el ciclo hasta construir una respuesta correcta (o declarar que no hay información suficiente). Otra línea en crecimiento es GraphRAG, que combina recuperación tradicional con un grafo de conocimiento (entidades y relaciones) para mejorar trazabilidad, contexto y consistencia cuando hay muchos documentos conectados. ¿Quieres aplicar RAG a proyectos reales? Aprende a diseñar prompts, asistentes y flujos con contexto (RAG) orientados a negocio. ¡Dominar RAG y Prompt Engineering! ✅ Proyectos con RAG • Asistentes con contexto • Certificación incluida Si tu objetivo es aprender a construir RAG con base técnica (Python, evaluación y proyectos), sigue esta ruta: cómo aprender Inteligencia Artificial desde cero. FAQ: RAG y embeddings ¿RAG entrena el modelo con mis datos? No necesariamente. En RAG, tus datos se usan como contexto en tiempo de respuesta (retrieval), sin re-entrenar el modelo. ¿Embeddings es lo mismo que un LLM? No. Un embedding es una representación para buscar por significado. Un LLM genera texto. En RAG se combinan. ¿RAG elimina por completo las alucinaciones? No, pero las reduce. Aún necesitas prompting, filtros, citas y evaluación para asegurar respuestas confiables. ¿Puedo usar RAG con documentos PDF? Sí. Normalmente se extrae texto (OCR si hace falta), se “trocea” en chunks y se indexa con embeddings. ¿Qué es mejor: RAG o fine-tuning? Depende. RAG es ideal para conocimiento cambiante y control de fuentes. Fine-tuning sirve para estilo/tareas específicas y patrones repetitivos. Hub: Prompt Engineering Hub: IA Generativa Aplicaciones de IA en empresa Cursos de IA Eduardo Peiro — Especialista en IA aplicada y formación online Docente y creador de contenidos en Aprender21. Enfocado en IA aplicada, machine learning y adopción práctica en empresa.