Chatbot RAG de Conocimiento

Arquitectura RAG: Cómo Funciona Realmente

RAG (Retrieval-Augmented Generation) resuelve el mayor problema de los chatbots de IA: inventar respuestas. En vez de depender solo de lo que la IA aprendió en su entrenamiento, RAG funciona en tres pasos: (1) Convertir tus documentos en embeddings (representaciones matemáticas del significado) y almacenarlos en una base de datos vectorial. (2) Cuando un usuario hace una pregunta, convertirla a un embedding y encontrar los documentos más similares. (3) Pasar esos documentos como contexto a la IA junto con la pregunta — la IA responde usando tus datos, no sus datos de entrenamiento.

El resultado: respuestas precisas, fundamentadas en fuentes, que se actualizan instantáneamente cuando actualizas tus documentos. Sin fine-tuning, sin reentrenamiento, sin alucinaciones sobre productos que no existen.

Estrategia de Chunking: La Decisión que Define Todo

Cómo divides tus documentos en fragmentos determina la calidad de las respuestas. Demasiado grandes (páginas completas) y la IA recibe contexto diluido. Demasiado pequeños (oraciones individuales) y pierde información circundante importante. Para catálogos de productos, segmenta por producto — las especificaciones, descripción y FAQs de cada producto en un solo fragmento. Para políticas, segmenta por sección. Superpone los fragmentos un 10-15% para no perder contexto en los límites. Esta única decisión afecta la precisión más que el modelo de IA que elijas.