Conecta la inteligencia artificial con los documentos de tu empresa y obtén respuestas precisas basadas en tus propias fuentes. Este módulo del Máster en Inteligencia Artificial de la UCM te explica qué es RAG en IA, cómo funciona y cómo implementarlo con herramientas no-code, sin necesidad de programar.
Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation) y cómo funciona
Resuelve el reto de encontrar información precisa entre grandes volúmenes de datos gracias al RAG (Retrieval-Augmented Generation), la técnica que combina recuperación y generación de lenguaje para cambiar la forma en que accedemos al conocimiento. Entiende su enfoque general y cómo funciona RAG en un LLM, desde que lanzas una consulta hasta que recibes una respuesta construida a partir de tus propios documentos.
Cómo implementar RAG sin programar
Indexación de documentos
Aprende a indexar documentos correctamente, organizando tu información para que el sistema pueda localizar lo relevante con rapidez y precisión.
Flujo de búsqueda optimizado con herramientas no-code
Diseña un flujo de búsqueda optimizado que combine bien la fase de recuperación con la de generación, y aplícalo con herramientas no-code que no requieren conocimientos de programación.
Cómo evaluar la calidad de un sistema RAG
Evalúa la calidad de un sistema RAG: mide si las respuestas que genera son precisas, están bien fundamentadas en tus fuentes y responden realmente a lo que se pregunta. Detecta errores habituales, como respuestas poco fundamentadas o búsquedas que no recuperan la información correcta, y aprende a corregirlos.
Agentic RAG: agentes que deciden cuándo y dónde buscar
Termina el módulo dando un paso más allá con el Agentic RAG: sistemas capaces de decidir por sí mismos cuándo buscar información, qué fuentes consultar y cómo combinar varios pasos de razonamiento antes de responder. Aplica todo lo aprendido para construir soluciones de búsqueda más intuitivas, accesibles y fiables. Para integrarlo en un asistente completo, sigue con el módulo de Agentes de IA y chatbots.
Contenidos del módulo de RAG
- Enfoque RAG.
- Cómo funciona RAG.
- Herramientas no-code para implementar RAG.
- Indexación de documentos.
- Creación de un flujo de búsqueda optimizado.
- Evaluación de la calidad de un sistema RAG.
- Agentic RAG.