Un RAG (Retrieval Augmented Generation) es un modelo de lenguaje que combina la capacidad de recuperación de información con la capacidad de generación de texto.
El proceso de RAG se divide en dos pasos: Retrieval y Generation. En el paso de Retrieval, el sistema de NLP recupera información relevante de una base de datos o una fuente de información. En el paso de Generation, el sistema utiliza la información recuperada para generar texto original y coherente.
Los modelos de RAG se utilizan comúnmente en aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales, sistemas de recomendación de contenido y creación de contenido automático.
Los modelos de RAG tienen varias ventajas, como mejorar la precisión y relevancia de la información recuperada, generar texto original y coherente, reducir el tiempo y esfuerzo necesarios para la creación de contenido y permitir la personalización del contenido para diferentes audiencias y contextos.
Sin embargo, los modelos de RAG también tienen algunos desafíos, como la calidad y precisión de la información recuperada, la capacidad del modelo para generar texto original y coherente y la necesidad de entrenar el modelo con grandes cantidades de datos.
En resumen, un RAG es un modelo de lenguaje que combina la capacidad de recuperación de información con la capacidad de generación de texto, lo que permite la creación de contenido original y coherente a partir de información recuperada de una base de datos o una fuente de información.