Retrieval Augmented Generation RAG es una estrategia que combina modelos generativos con un mecanismo de recuperación de información para mejorar precisión y factualidad. Aunque RAG suele asociarse con búsqueda vectorial, cualquier método de búsqueda puede servir como motor de recuperación. Entre las opciones habituales están búsqueda vectorial, búsquedas en la web y consultas SQL.
RAG y búsqueda vectorial Con búsquedas vectoriales se aprovechan embeddings para localizar fragmentos relevantes en un corpus y luego el generador los usa como contexto. Modelos de interacción tardía como ColBERT y variantes MUVERA permiten representar documentos con múltiples vectores y reordenar resultados con mayor granularidad. Herramientas como txtai han añadido soporte para estas técnicas, permitiendo indexar secciones de un documento, ejecutar una fase de reordenación con el mismo modelo de interacción tardía y finalmente generar una respuesta enriquecida con RAG. Es sorprendente que existan modelos compactos como Muvera Nano con menos de un millón de parámetros que ofrecen resultados eficientes y precisos.
RAG con búsqueda web Otra forma de recuperar contexto es usar búsquedas en la web en tiempo real. Un buscador web devuelve títulos y descripciones que el sistema puede formatear como documentos temporales. El LLM consume esos fragmentos y genera respuestas basadas en la información recuperada. Este enfoque es ideal cuando se requiere información actual o verificada en fuentes públicas y complementa muy bien los embeddings cuando no existe un corpus interno para indexar.
RAG con consultas SQL En entornos empresariales los datos a menudo residen en bases SQL. RAG puede integrar consultas estructuradas para extraer secciones relevantes de una tabla de documentos. Un patrón útil es usar un LLM para transformar la consulta del usuario en una palabra clave o cláusula LIKE y luego ejecutar la consulta en una base SQLite o similar para recuperar textos que sirvan de contexto al generador. Esto facilita trabajar con bases de conocimiento internas como resúmenes, artículos o reportes sin necesidad de convertir todo a vectores.
Flexibilidad y mejores prácticas La lección clave es que RAG no depende exclusivamente de vectores. Con txtai 9.3 y versiones posteriores se pueden usar funciones invocables personalizadas para la etapa de recuperación, lo que abre posibilidades para integrar motores personalizados, APIs de búsqueda, bases de datos relacionales y agentes de consulta. Para obtener mejores resultados conviene diseñar plantillas de prompt que indiquen cómo usar el contexto, limitar el tamaño de entrada y combinar técnicas de re-ranqueo cuando sea posible.
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