¿Qué significa RAG en Inteligencia Artificial?

RAG significa Retrieval Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación). Es una técnica que mejora las respuestas de los LLMs buscando información relevante en una base de datos antes de generar la respuesta.

¿Para qué sirve RAG?

RAG sirve para: 1) Reducir alucinaciones de los LLMs al fundamentar respuestas en datos reales, 2) Usar información privada o actualizada sin reentrenar el modelo, 3) Crear chatbots que respondan sobre documentación específica.

¿Cuál es la diferencia entre RAG y fine-tuning?

RAG recupera información en tiempo real sin modificar el modelo, mientras que fine-tuning entrena el modelo con datos nuevos. RAG es más barato, rápido de implementar y permite actualizar datos sin reentrenar. Fine-tuning es mejor para cambiar el estilo o comportamiento del modelo.

¿RAG funciona con documentos en español?

Sí, RAG funciona perfectamente con documentos en español. Los modelos de embeddings modernos como text-embedding-3-large de OpenAI y los LLMs como GPT-4 y Claude 3 tienen excelente soporte multilingüe, incluyendo español.

¿Puedo usar RAG con GPT-4 o solo con modelos open source?

RAG funciona con cualquier LLM: GPT-4, Claude 3, Llama 3, Mistral, etc. La elección depende de tu presupuesto y requisitos de privacidad. Para datos sensibles, puedes usar modelos open source locales; para máxima calidad, GPT-4o o Claude 3 Opus.

¿Qué es RAG?

Última actualización: 8 enero 2025 · Por Javier Santos

RAG (Retrieval Augmented Generation) es una técnica de IA que mejora las respuestas de los LLMs recuperando información relevante de una base de conocimiento antes de generar la respuesta.

TL;DR

Respuesta rápida: ¿Qué es RAG?

RAG (Retrieval Augmented Generation) es una técnica que conecta un LLM como GPT-4 o Claude con tu propia base de documentos. Cuando el usuario pregunta algo, el sistema busca información relevante en tus documentos y la incluye en el prompt, permitiendo respuestas precisas basadas en datos reales en lugar de alucinaciones.

Coste típico:

2.000€ - 15.000€ implementación

Tiempo implementación:

2-4 semanas

Mejor para:

Chatbots empresariales, Q&A docs

Qué es RAG: Definición Simple

RAG = Retrieval (Recuperación) + Augmented (Aumentada) + Generation (Generación)

En lugar de que el LLM responda solo con su conocimiento de entrenamiento, RAG primero busca información relevante en tus documentos y luego genera una respuesta basada en esos datos.

Cómo Funciona RAG Paso a Paso

El usuario hace una pregunta

Por ejemplo: "¿Cuál es la política de devoluciones de mi empresa?"

Búsqueda en la base de conocimiento

El sistema convierte la pregunta en un embedding y busca documentos relevantes en la base de datos vectorial.

Generación con contexto

Los documentos recuperados se añaden al prompt del LLM, que genera una respuesta basada en esa información real.

Beneficios de Usar RAG en Empresas

Reduce alucinaciones

Las respuestas se basan en datos reales, no en "inventos" del modelo.

Datos actualizados

Puedes actualizar la base de conocimiento sin reentrenar el modelo.

Información privada

Usa documentos internos de tu empresa sin exponer datos sensibles.

Más económico

No requiere fine-tuning costoso - solo indexar documentos.

Cuándo Usar RAG en Mi Proyecto

Chatbots de soporte que responden sobre documentación del producto

Asistentes legales que analizan contratos y documentos

Knowledge bases internas para empleados

Q&A sobre manuales técnicos y documentación

RAG vs Fine-tuning vs Prompting: ¿Cuál Elegir?

Esta es la pregunta más frecuente cuando quieres personalizar un LLM. Aquí tienes una comparativa completa para decidir qué técnica usar según tu caso de uso y presupuesto.

Aspecto	RAG	Fine-tuning	Prompting
Coste inicial	2.000€ - 15.000€	5.000€ - 50.000€	0€ - 500€
Coste mensual	50€ - 500€	100€ - 1.000€	20€ - 200€
Tiempo implementación	2-4 semanas	4-12 semanas	1-3 días
Actualizar datos	Fácil (minutos)	Reentrenar (días)	Editar prompt
Mejor para	Datos propios, Q&A docs	Cambiar estilo/formato	Tareas simples, prototipos
Reduce alucinaciones	Mucho	Poco	Nada
Complejidad técnica	Media	Alta	Baja

Usa RAG cuando...

• Tienes documentación que actualizar
• Necesitas citar fuentes reales
• Quieres chatbots empresariales

Usa Fine-tuning cuando...

• Quieres cambiar el tono/estilo
• Necesitas formatos específicos
• El comportamiento es más importante

Usa Prompting cuando...

• Estás prototipando
• Tienes poco presupuesto
• La tarea es simple y directa

Costes de Implementar RAG en 2025

Una de las preguntas más frecuentes es "¿cuánto cuesta implementar RAG en mi empresa?". Aquí tienes un desglose realista basado en proyectos reales.

PYME (hasta 1.000 docs)

2.000€ - 5.000€

• Setup base de datos vectorial
• Integración con OpenAI/Claude
• Interfaz de chat básica
• Coste mensual: 50-100€

MEDIANA (1.000-10.000 docs)

5.000€ - 15.000€

• Todo lo anterior +
• Chunking optimizado
• Reranking de resultados
• Coste mensual: 100-300€

ENTERPRISE (+10.000 docs)

15.000€+

• Todo lo anterior +
• Multi-tenant, permisos
• Modelos on-premise opcionales
• Coste mensual: 300-1.000€

Factores que afectan al precio:

Volumen de documentos: Más docs = más embeddings = más coste de API

Modelo LLM: GPT-4o es 30x más caro que GPT-4o-mini

Frecuencia de uso: Más queries = más tokens = más coste mensual

Requisitos de privacidad: On-premise aumenta coste inicial pero reduce mensual

Cómo Implementar RAG en Tu Empresa

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