¿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.
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