Volver a Aprende/Conocimiento
Retrieval-Augmented Generation. Patrón que recupera conocimiento externo relevante y lo entrega al modelo como contexto antes de generar una respuesta.
RAG resuelve un problema concreto: el agente necesita conocimiento que no está en sus instrucciones —documentación, políticas, catálogos, historiales— y no cabe ni debe estar todo en la ventana de contexto.
El patrón es simple: ante una consulta, el sistema recupera los fragmentos relevantes de una base de conocimiento —normalmente mediante embeddings— y los entrega al modelo como parte del contexto. La respuesta se genera a partir de ese material.
En scAIe el RAG es una pieza más del agente, no un producto: se construye cuando la tarea lo requiere y se mantiene como parte de la operación, porque una base de conocimiento desactualizada produce respuestas seguras e incorrectas.