¿Qué es RAG? La tecnología detrás de los chats con IA que no alucina
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la tecnología que permite a los chats con IA responder con información precisa de tus documentos sin inventar respuestas. Descubre cómo funciona y por qué es clave para tu empresa.
22-10-2025
Fuentes utilizadas para este artículo
Si has escuchado hablar de ChatGPT y otros chats con IA, probablemente también hayas oído sobre su mayor problema: las alucinaciones. Es decir, cuando la IA inventa información que suena convincente pero es completamente falsa.
Aquí es donde entra RAG (Retrieval-Augmented Generation), la tecnología que permite a los chats con IA acceder a información específica de tu empresa y responder con precisión, sin inventar nada.
¿Qué es RAG exactamente?
RAG son las siglas de Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación). Es una técnica que combina dos capacidades:
1️⃣ Recuperación (Retrieval)
El sistema busca información relevante en una base de datos específica (tus documentos, manuales, políticas, etc.)
2️⃣ Generación (Generation)
Un modelo de lenguaje procesa esa información y genera una respuesta natural y coherente
En lugar de confiar solo en el conocimiento general del modelo de IA (que puede estar desactualizado o ser inexacto), RAG le proporciona contexto específico y verificable para cada respuesta.
¿Cómo funciona un sistema RAG?
El proceso RAG funciona en varios pasos coordinados:
-
1. Indexación de documentos
Primero, tus documentos se procesan y se dividen en fragmentos más pequeños. Cada fragmento se convierte en un "embedding" (representación numérica) que captura su significado. -
2. Pregunta del usuario
Cuando un usuario hace una pregunta, esta también se convierte en un embedding. -
3. Búsqueda semántica
El sistema compara el embedding de la pregunta con los embeddings de los documentos y encuentra los fragmentos más relevantes (aunque no contengan las mismas palabras exactas). -
4. Construcción del contexto
Los fragmentos más relevantes se seleccionan y se envían junto con la pregunta al modelo de IA. -
5. Generación de respuesta con fuentes
El modelo de IA lee el contexto proporcionado y genera una respuesta basada específicamente en esa información. Además, el sistema indica exactamente de qué documentos proviene la respuesta, proporcionando referencias verificables.
💡 La clave: El modelo de IA solo responde basándose en la información que encuentra en tus documentos. Si no encuentra información relevante, puede decir "no tengo información sobre eso" en lugar de inventar una respuesta. Y lo mejor: siempre muestra las fuentes de donde sacó la información.
RAG vs. ChatGPT tradicional: ¿Cuál es la diferencia?
| Característica | ChatGPT tradicional | Sistema RAG |
|---|---|---|
| Fuente de información | Conocimiento general del entrenamiento | ✓ Tus documentos específicos |
| Precisión | Puede alucinar o inventar datos | ✓ Respuestas basadas en fuentes verificables |
| Actualización | Limitado por fecha de entrenamiento | ✓ Actualizable en tiempo real |
| Información privada | ❌ No tiene acceso | ✓ Accede a tus datos internos |
| Trazabilidad | Difícil verificar las fuentes | ✓ Muestra siempre las fuentes exactas |
| Confianza y explicabilidad | ❌ No puedes verificar de dónde vino la información | ✓ Referencias verificables a documentos fuente |
Ventajas de usar RAG en tu empresa
Respuestas precisas y verificables
Cada respuesta está basada en documentos reales de tu empresa, no en suposiciones de la IA.
Información siempre actualizada
Actualiza tus documentos y las respuestas se actualizan automáticamente, sin reentrenar modelos.
Control total sobre la información
Decides exactamente qué documentos puede consultar el sistema y qué información puede compartir.
Trazabilidad completa con referencias
El sistema muestra exactamente de qué documentos proviene cada respuesta, con enlaces directos a las fuentes.
Eliminación de alucinaciones
El sistema está entrenado para decir "no lo sé" cuando no encuentra información, en lugar de inventar. Sin alucinaciones.
Mayor confianza y transparencia
Los usuarios pueden verificar por sí mismos las fuentes, aumentando la confianza en las respuestas del asistente.
🔍 Explicabilidad en acción: Imagina que un empleado pregunta "¿Cuántos días de vacaciones tengo?" El sistema RAG no solo responde "Tienes 22 días laborables al año", sino que también indica: "Esta información proviene del Convenio Colectivo 2025, página 34, sección 5.2" con un enlace directo al documento. Esto aumenta dramáticamente la confianza en la respuesta.
Casos de uso reales de RAG
RAG es la tecnología que utilizan las empresas más innovadoras para sus asistentes virtuales:
🏦 Sector Financiero
Unicaja Banco utiliza tecnología similar a RAG para que Nica responda preguntas sobre productos financieros, condiciones de préstamos y servicios bancarios basándose en su documentación oficial.
Ejemplo: "¿Qué requisitos necesito para una hipoteca?" → Respuesta basada en documentos oficiales del banco + referencias a las fuentes
🏥 Sector Salud
Clínicas y hospitales utilizan RAG para que pacientes consulten información sobre procedimientos, preparación para pruebas y políticas del centro, siempre basándose en protocolos médicos aprobados.
Ejemplo: "¿Cómo me preparo para una resonancia magnética?" → Respuesta del protocolo oficial de preparación + enlace al documento fuente
👔 Recursos Humanos
Empresas implementan RAG para que empleados consulten políticas internas, beneficios sociales y procedimientos sin saturar al departamento de RRHH.
Ejemplo: "¿Cuántos días de permiso por paternidad tengo?" → Respuesta del convenio colectivo vigente + cita exacta de la cláusula
🎓 Educación
Universidades y centros de formación usan RAG para resolver dudas sobre programas académicos, requisitos de matrícula y contenidos de cursos basándose en su catálogo oficial.
Ejemplo: "¿Qué asignaturas tiene el máster de IA?" → Respuesta del plan de estudios oficial + referencia al documento académico
⚖️ Sector Legal
Despachos de abogados utilizan RAG para consultar rápidamente jurisprudencia, normativas y documentos legales relevantes para cada caso.
Ejemplo: "¿Qué dice la ley sobre cláusulas abusivas en hipotecas?" → Respuesta basada en la normativa vigente + artículos legales citados
¿Cómo implementar RAG en tu empresa?
Implementar un sistema RAG solía requerir un equipo de ingenieros especializados, infraestructura compleja y meses de desarrollo. Hoy, plataformas como Mentomy lo hacen accesible para cualquier empresa:
Con Mentomy puedes:
- 1. Subir tus documentos (PDFs, Word, hojas de cálculo, páginas web, etc.)
- 2. Mentomy procesa e indexa automáticamente tu información
- 3. Configuras tu asistente (tono, personalidad, restricciones)
- 4. Integras el chat en tu web, app o sistemas internos
- 5. ¡Listo! Tu asistente con RAG está funcionando, mostrando respuestas precisas con sus fuentes
Todo esto sin escribir una sola línea de código y sin necesidad de contratar expertos en IA.
💰 Coste: Mientras que empresas como Unicaja invierten millones en desarrollar sus sistemas RAG con proveedores como Google Cloud, con Mentomy puedes tener la misma tecnología por una fracción del coste, pagando solo por lo que uses.
¿Es RAG difícil de mantener?
Una de las grandes ventajas de RAG es su facilidad de mantenimiento:
Actualiza documentos
Simplemente reemplaza o añade nuevos documentos
Automático
El sistema se actualiza automáticamente sin intervención técnica
Sin reentrenamiento
No necesitas reentrenar modelos ni esperar horas
Esto significa que tu equipo de negocio puede mantener el asistente actualizado sin depender de equipos técnicos.
Mentomy: democratizando la IA para todos
¿Quieres implementar un sistema RAG en tu empresa sin complicaciones técnicas? Descubre cómo Mentomy hace que la tecnología RAG sea accesible para cualquier negocio, con respuestas precisas y fuentes verificables.