Portafolio de casos de uso

Un modelo de IA no necesita recuperación para cada pregunta. El problema importante es saber cuándo su conocimiento interno ya no es suficiente. El Disparador de Recuperación es un límite de decisión práctico que determina cuándo un sistema de IA debe dejar de depender únicamente del conocimiento del modelo y obtener evidencia externa antes de responder.

Un LLM no conoce mágicamente tus archivos, bases de datos o APIs. Esta continuación práctica de la serie RAG muestra, con Python sencillo, cómo los datos externos se convierten en evidencia recuperable: desde archivos de texto y SQL hasta búsqueda de texto completo, embeddings, ensamblaje de contexto y la llamada final al LLM.

RAG suena complicado, pero la idea es simple: antes de que una IA responda, primero busca información útil de una fuente de conocimiento y le da esa información al modelo de lenguaje. Esta guía explica RAG, los LLM, el estado, la memoria y las herramientas usando un modelo mental simple.