RAG – Retrieval Augmented Generation

¿Qué es RAG?

Retrieval Augmented Generation (RAG) es una arquitectura de IA que combina la generación de texto de un LLM con la recuperación de información en tiempo real de fuentes externas. En lugar de depender solo del conocimiento entrenado, el modelo busca documentos relevantes y los usa para fundamentar su respuesta.

Cómo funciona RAG

1. El usuario hace una consulta
2. El sistema busca en una base de conocimiento los documentos más relevantes
3. Los documentos seleccionados se pasan como contexto al LLM
4. El LLM genera una respuesta basada en ese contexto (grounding)

Implicaciones para GEO

Los motores como Perplexity AI y Google AI Overviews usan RAG. Optimizar para RAG significa asegurarse de que tu contenido sea técnicamente indexable, esté bien estructurado y sea recuperado como el documento más relevante para las consultas de tu industria.