Evolución de los Modelos de Lenguaje: RAG y CRAG
¿Qué es RAG y CRAG? Si te interesa cómo funciona la inteligencia artificial (IA), especialmente esas herramientas como ChatGPT que parecen saberlo todo, hay un término que cada vez suena más fuerte: RAG. Y ahora, hay una evolución que mejora todavía más esta tecnología: CRAG. Pero como en toda tecnología, hay niveles. Existen versiones más básicas y otras más avanzadas: Naive RAG, Advanced RAG y CRAG. Y aunque suenen parecidas, la diferencia entre ellas puede marcar un antes y un después en la calidad de las respuestas que recibís. En este post te explico, sin tecnicismos, qué significa cada una y cómo están cambiando la forma en que interactuamos con la IA. Empecemos por lo básico: ¿cómo funciona una IA como ChatGPT? Una IA como ChatGPT está entrenada con millones de textos. Eso le permite “aprender” cómo usamos el lenguaje y responder como si entendiera todo. Pero hay un detalle importante: ese conocimiento está congelado en el tiempo. Es como si hubiera estudiado hasta cierta fecha… y después no aprendiera nada nuevo. Eso significa que, si le preguntás por algo muy específico o reciente (como una política de empresa, una noticia actual o el manual interno de tu equipo), probablemente no sepa responder con precisión. Para resolver eso, nació RAG. ¿Qué es RAG? RAG significa Retrieval-Augmented Generation o, en español, generación aumentada por recuperación. Traducido: es una forma en que la IA busca primero información actualizada y específica, y después genera una respuesta basada en esa información. Es como si antes de contestarte, se tomara un segundo para leer documentos relevantes, artículos, bases de datos… y luego respondiera con más fundamento. Ejemplo: Vos preguntás: “¿Cuáles son los pasos para renovar mi pasaporte?”Con RAG, la IA busca esa info en una fuente oficial y responde con los pasos actualizados. Los niveles que podemos encontrar son los siguientes: Naive RAG Advanced RAG CRAG A continuación, profundizaremos en cada uno de ellos. Naive RAG: el más básico Es el primer paso de esta tecnología. Funciona así: La IA toma tu pregunta. Busca fragmentos de texto parecidos (por palabras clave). Responde usando esa info. ¿El problema? A veces encuentra algo que suena relacionado… pero no lo es. Porque no entendió bien lo que querías preguntar. Es como buscar algo en Google y quedarte con el primer resultado sin verificar si realmente te sirve. Advanced RAG: más preciso Advanced RAG mejora lo anterior. Ya no se basa solo en palabras clave. También: Entiende mejor tu pregunta. Selecciona con más criterio los textos relevantes. A veces combina varias fuentes para darte una mejor respuesta. Pero todavía trata la búsqueda y la respuesta como dos pasos separados. Es como tener a alguien que busca bien, pero que aún no capta del todo lo que necesitás. CRAG: la nueva generación CRAG significa Contextual RAG. Y esta es la gran evolución. Lo que hace es: Entender el contexto completo de tu pregunta. Detectar la intención detrás de tus palabras. Usar eso para buscar mejor y responder mejor. Ejemplo realista: “Perdí mi pasaporte y viajo mañana. ¿Qué puedo hacer?” Naive RAG podría decir: “Renovar el pasaporte toma 15 días.” Advanced RAG da una lista general de requisitos. CRAG entiende que estás en una urgencia y te responde: “Podés hacer un trámite de emergencia. ¿Querés que te indique cómo iniciarlo hoy mismo?” Es como hablar con alguien que realmente te escucha y busca ayudarte, no solo repetir lo que leyó. ¿Por qué importa esto? Porque usamos cada vez más la IA para resolver cosas reales: trámites, trabajo, estudio, decisiones importantes. Y cuanto más entienda lo que queremos decir (no solo lo que decimos), mejores serán las respuestas que recibimos. En resumen Entender la diferencia entre Naive RAG, Advanced RAG y CRAG es clave para tomar mejores decisiones cuando se trata de implementar inteligencia artificial. Ya sea que estés explorando cómo mejorar la atención al cliente, automatizar procesos o simplemente querés estar al día con lo que se viene, esta evolución tecnológica no es menor. ¿Querés ver cómo podrías aplicarlo en tu negocio, proyecto o equipo? Agendá una reunión con nosotros y te mostramos ejemplos reales, herramientas disponibles y cómo dar el primer paso. La IA avanza rápido. Tomarte 30 minutos ahora puede ahorrarte semanas (o meses) después.
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