RAG no es magia

RAG resuelve el problema de la memoria, no el del razonamiento.

RAG resuelve el problema de la memoria, no el del razonamiento.

Retrieval-Augmented Generation significa que antes de generar, el sistema busca contexto relevante en una base de conocimiento y lo inyecta en el prompt. El modelo entonces genera sobre esa información, no desde su memoria paramétrica.

El error más común: asumir que con RAG el modelo "ya sabe" el dominio. No es así. Si el retrieval recupera los documentos equivocados, el modelo genera perfectamente sobre información incorrecta. El output parece bueno, pero los hechos son falsos.

La calidad del índice vectorial importa más que la elección del modelo. Un modelo mediocre con buen retrieval supera consistentemente a un modelo potente con retrieval malo.

Las variables críticas: calidad de los embeddings, estrategia de chunking, función de similitud, threshold de relevancia, y el reranking. RAG no es un botón — es una arquitectura que necesita ajuste continuo.