Un modelo de IA sabe mucho del mundo, pero nada de tus procedimientos, tus contratos o tu catálogo. La técnica que lo resuelve se llama RAG, y es la base de la mayoría de asistentes internos que construimos.
Qué es RAG
RAG significa generación aumentada por recuperación. Antes de responder, el sistema busca en tus documentos los fragmentos relevantes para la pregunta y se los da al modelo como contexto. El modelo responde basándose en ellos y puede citar de dónde ha sacado cada dato.
Cómo funciona por dentro
- Los documentos se trocean en fragmentos y se indexan en un buscador semántico.
- Cuando alguien pregunta, se buscan los fragmentos más parecidos en significado, no solo en palabras.
- El modelo redacta la respuesta usando solo esos fragmentos.
- La respuesta incluye enlaces a los documentos originales.
Para qué se usa
Un asistente de conocimiento interno que responde dudas sobre procedimientos, un asistente de RR. HH., un asistente técnico para operarios o un agente de atención que conoce tu política de devoluciones.
Permisos: cada uno ve lo suyo
Un error habitual es indexarlo todo junto. Si una persona no puede abrir un documento en SharePoint, el asistente tampoco debe usarlo para responderle. Respetar los permisos de origen es imprescindible.
Qué hace que funcione bien
- Documentos actualizados y sin versiones contradictorias.
- Un buen troceado, que respete títulos, tablas y apartados.
- Búsqueda híbrida: por significado y por palabras exactas.
- Evaluación continua con preguntas reales y sus respuestas correctas.
- Que el asistente diga «no lo sé» cuando no encuentra la respuesta.
