Preparar
Limpiar, fechar, clasificar y asignar permisos a los archivos.
Guía práctica
Construir un RAG local a partir de fuentes fiables, no de una demostración
Un sistema útil necesita un corpus controlado, una búsqueda consciente de los permisos y pruebas de las fuentes.
Respuesta directa
La generación aumentada por recuperación busca primero fragmentos relevantes en documentos autorizados y se los entrega al modelo como contexto. Documentos, índice y modelo pueden operar en el entorno de la empresa según la arquitectura. Mejora la trazabilidad, pero no elimina los errores.
Recorrido de una pregunta
Dividir
Crear fragmentos precisos sin perder el contexto necesario.
Indexar
Hacerlos buscables conservando origen y metadatos.
Recuperar
Seleccionar contenido después de aplicar los derechos del usuario.
Responder
Generar con citas y reglas de rechazo.
Evaluar
Comprobar que las fuentes respaldan realmente la respuesta.
Empezar con diez preguntas
Prepare preguntas reales con su fuente esperada y casos en los que el asistente debe rechazar. Mida recuperación de fuentes, fidelidad y utilidad para el proceso.
Errores frecuentes
- Indexar todo antes de elegir un uso.
- Mezclar versiones antiguas y actuales.
- Medir fluidez pero no pruebas.
- Confundir tratamiento local con cumplimiento automático.
Preguntas frecuentes
¿El RAG evita las alucinaciones?
No. Mejora el acceso a las pruebas, pero la búsqueda puede omitir un fragmento y el modelo puede interpretarlo mal.
Fuentes y referencias
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — artículo de investigación que introdujo el término RAG
- Recomendaciones de la CNIL para sistemas de IA y RGPD — autoridad francesa de protección de datos
Seguir explorando
Empezar con un proceso medible
Elija un caso de uso, un conjunto documental controlado y un resultado que su equipo pueda verificar.
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