RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

La Generación Aumentada por Recuperación resuelve uno de los mayores desafíos en IA: la alucinación. En lugar de depender solo de lo que un modelo de lenguaje aprendió durante el entrenamiento, RAG primero busca en la base de conocimiento de tu empresa — documentación de producto, FAQs, políticas, artículos de ayuda — para encontrar información relevante, y luego usa ese contexto recuperado para generar una respuesta precisa. Esto asegura que el agente IA dé respuestas basadas en tus políticas y detalles de producto reales, no información genérica.

Los sistemas RAG usan embeddings vectoriales para encontrar contenido semánticamente similar incluso cuando las palabras exactas no coinciden. Cuando un cliente pregunta sobre tu plazo de devolución, RAG recupera tu documento específico de política de devoluciones y genera una respuesta basada en él. El pipeline RAG de GuruSup indexa toda tu base de conocimiento y la mantiene sincronizada en tiempo real.