{"id":4277123,"date":"2024-12-25T18:46:54","date_gmt":"2024-12-25T16:46:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/?post_type=article&#038;p=4277123"},"modified":"2025-03-03T18:36:36","modified_gmt":"2025-03-03T16:36:36","slug":"una-introduccion-a-rag-el-mejor-primer-paso-hacia-tu-transformacion-con-ia","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/latam\/insight\/una-introduccion-a-rag-el-mejor-primer-paso-hacia-tu-transformacion-con-ia\/","title":{"rendered":"Una introducci\u00f3n a RAG: el mejor primer paso hacia tu transformaci\u00f3n con IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"block-article-post-header js-block-article-post-header block-article-post-header__theme--onyxGrey\">\n\t<button\tclass=\"cta-button block-article-post-header__back-button cta-button__color--white cta-button__style--back\" aria-label=\"Atr\u00e1s\" >\n\t<svg width='41' height='41' viewBox='0 0 41 41' fill='none' xmlns='http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg'><circle cx='20.5' cy='20.5' r='19.5' transform='rotate(-90 20.5 20.5)' stroke='var(--dept-button-icon-outline-color)' stroke-width='1.3' stroke-miterlimit='10' fill='none'\/><circle class='icon-backplate' cx='20.5' cy='20.5' r='19.5' transform='rotate(-90 20.5 20.5)' fill='var(--dept-button-icon-backplate-color)' fill-opacity='1'\/><path class='icon-center' d='M21.174 30 11 20.674l10.174-9.326m-9.326 9.328H30.5' stroke='var(--dept-button-icon-color)' stroke-width='1.3' stroke-miterlimit='10' fill='none'\/><\/svg>\n\t\t\t<span>\n\t\t\tVer todos los art\u00edculos\t\t<\/span>\n\t\n<\/button><h1\t\tclass=\"typography block-article-post-header__title typography__color--white typography__size--h2 typography__align--left\"\n\t\t\t>\n\t\tUna introducci\u00f3n a RAG: el mejor primer paso hacia tu transformaci\u00f3n con IA\t<\/h1><div\n\t\tclass=\"image-wrap block-article-post-header__image-wrap\"\n\t\tdata-align=\"center center\"\n\t\t\t>\n\n\t\t\t<picture\n\t\tclass=\"image__picture\"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t<img\n\t\t\t\tsrc=\"https:\/\/www.deptagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/RAG-solutions-LLMs_AI-concept-1200x670px.png\"\n\t\t\t\tclass=\"image block-article-post-header__image\"\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tloading=\"lazy\"\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\/>\n\t\t<\/picture>\n\t\n\t<\/div><div class=\"author block-article-post-header__author\" data-animation=\"slide-fade\">\n\t\t\t<img\n\t\t\tclass=\"author__portrait\"\n\t\t\tsrc=\"https:\/\/www.deptagency.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Captura-de-Pantalla-2022-06-16-a-las-13.38.31-150x150.png\"\n\t\t\talt=\"Josefina Blattmann\"\n\t\t\/>\n\t\n\t<div class=\"author__text\">\n\t\tJosefina Blattmann\t\t<br \/>\n\t\tBusiness Development Director\n\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\t<div class=\"block-article-post-header__meta\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"block-article-post-header__meta-date\">\n\t\t\t\t<div class=\"block-article-post-header__date-description\">\n\t\t\t\t\tFecha\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"block-article-post-header__published-date\">\n\t\t\t\t\t25 December 2024\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\n<div\n\tclass=\"block-assets-and-copy js-block-assets-and-copy\"\n\tdata-variant=\"copy-only\"\n\tdata-content-align=\"start\"\n>\n\t<p\tclass=\"text text-sans-48 block-assets-and-copy__title\"\n\tdata-animation=\"slide\" data-animation-target=\"words\" >De las m\u00e1s de 300 millones de compa\u00f1\u00edas en el mundo, <a href=\"https:\/\/www.iopex.ai\/blogs\/enterprise-generative-ai-the-growing-adoption-of-llms-in-production\/#:~:text=As%20per%20market%20statistics%2C%20nearly,automate%20tasks%2C%20and%20optimize%20processes.\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">67%<\/a> ha estado usando LLMs para trabajar con lenguaje humano y producir contenido. <\/p><div\tdata-animation=\"slide-fade\" data-animation-target=\"inner-items-separate\" data-animation-delay=\"0.15\" data-animation-stagger=\"0.2\" class=\"block-assets-and-copy__content\" >\n\t<p\tclass=\"text text-sans-24 block-assets-and-copy__text\"\n\t>Sin embargo, <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year\"><strong>menos de la cuarta parte<\/strong><\/a> de las empresas que utilizan LLMs est\u00e1n planeando implementar modelos comerciales.<br><br>Entre las barreras que impiden a las empresas aprovechar las vastas capacidades de los LLMs a gran escala se encuentra la calidad de las respuestas de los LLMs, especialmente en cuanto a especificidad, relevancia y precisi\u00f3n.<br><br>Al superar estos desaf\u00edos b\u00e1sicos con los LLMs, <strong>retrieval-augmented generation<\/strong> <strong>(RAG)<\/strong> abre la oportunidad para una mayor innovaci\u00f3n impulsada por la IA en el futuro y una mayor utilidad diaria dentro de tu organizaci\u00f3n.<br><br>De esta forma, RAG ha surgido como una implementaci\u00f3n de bajo riesgo y alto impacto que te ofrece un paso claro hacia adelante en tu transformaci\u00f3n de IA utilizando LLMs a nivel empresarial.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n<div\n\tclass=\"block-assets-and-copy js-block-assets-and-copy has-less-t-space has-less-b-space\"\n\tdata-variant=\"center-aligned-asset\"\n\tdata-content-align=\"center\"\n>\n\t<h2\tclass=\"text text-sans-48 block-assets-and-copy__title\"\n\tdata-animation=\"slide\" data-animation-target=\"words\" >C\u00f3mo funciona RAG<\/h2><div\tdata-animation=\"slide-fade\" data-animation-target=\"inner-items-separate\" data-animation-delay=\"0.15\" data-animation-stagger=\"0.2\" class=\"block-assets-and-copy__content\" >\n\t<p\tclass=\"text text-sans-24 block-assets-and-copy__text\"\n\t>Los LLMs son excelentes porque vienen preentrenados, pero el conocimiento con el que han sido entrenados es general.<br><br>Por ejemplo, supongamos que quieres usar un LLM para generar un guion para una pr\u00f3xima presentaci\u00f3n sobre los resultados de una campa\u00f1a de marketing. ChatGPT no ser\u00e1 de mucha ayuda: su base de conocimientos carece de informaci\u00f3n b\u00e1sica sobre la campa\u00f1a y de otro contexto \u00fatil, como la identidad de tu marca y el modelo de negocio.<br><br>Para obtener el resultado que buscas, necesitar\u00edas poder incorporar informaci\u00f3n de tu marca que existe fuera de la base de conocimientos con la que el LLM fue inicialmente entrenado, y es precisamente aqu\u00ed donde entra en juego RAG.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<img\n\t\t\t\t\tsrc=\"https:\/\/www.deptagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/RAG-Diagram-1.jpg\"\n\t\t\t\t\talt=\"A diagram displaying the RAG process. From a user&#039;s initial query, the retrieval mechanism identifies and pulls relevant information from an additional database to ground the LLM&#039;s response based on this information.\"\n\t\t\t\t\tclass=\"block-assets-and-copy__media js-block-assets-and-copy-media\"\n\t\t\t\t\tdata-animation=\"scale-fade\"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n<div\n\tclass=\"block-assets-and-copy js-block-assets-and-copy has-less-t-space\"\n\tdata-variant=\"copy-only\"\n\tdata-content-align=\"center\"\n>\n\t<div\tdata-animation=\"slide-fade\" data-animation-target=\"inner-items-separate\" data-animation-delay=\"0.15\" data-animation-stagger=\"0.2\" class=\"block-assets-and-copy__content\" >\n\t<p\tclass=\"text text-sans-24 block-assets-and-copy__text\"\n\t>Esencialmente, RAG adapta el LLM a una aplicaci\u00f3n m\u00e1s espec\u00edfica al basar sus respuestas en una base de conocimientos adicional compuesta por manuales, informes, art\u00edculos y otras fuentes externas selectivas que no forman parte del r\u00e9gimen de entrenamiento original del LLM.<br><br>Una vez que se le da un prompt, el LLM puede <strong>recuperar<\/strong> informaci\u00f3n relevante de la base de conocimientos adicional para <strong>generar<\/strong> una respuesta de mayor calidad basada en ese nuevo conocimiento.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n<div\n\tclass=\"block-assets-and-copy js-block-assets-and-copy\"\n\tdata-variant=\"copy-only\"\n\tdata-content-align=\"end\"\n>\n\t<p\tclass=\"text text-sans-48 block-assets-and-copy__title\"\n\tdata-animation=\"slide\" data-animation-target=\"words\" >RAG en acci\u00f3n<\/p><div\tdata-animation=\"slide-fade\" data-animation-target=\"inner-items-separate\" data-animation-delay=\"0.15\" data-animation-stagger=\"0.2\" class=\"block-assets-and-copy__content\" >\n\t<p\tclass=\"text text-sans-24 block-assets-and-copy__text\"\n\t>RAG se ha convertido en un m\u00e9todo popular para integrar la IA en una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, y con buena raz\u00f3n.<br><br>La capacidad de ser selectivo con las fuentes que se incluyen en el conocimiento adicional del LLM te ayuda a abordar las siguientes preocupaciones clave sobre la calidad de las respuestas del modelo.<\/p>\n<h3\tclass=\"text text-sans-32 block-text__text\"\n\t>Especificidad<\/h3>\n\n<p\tclass=\"text text-sans-24 block-text__text\"\n\t>Usando RAG, puedes integrar los manuales de producto m\u00e1s recientes o gu\u00edas de soluci\u00f3n de problemas en tu LLM para que sus respuestas ofrezcan instrucciones claras y directas utilizando un lenguaje que sea \u00fanico o propio de tu marca.<br><br>El auge de los chatbots de atenci\u00f3n al cliente impulsados por IA ofrece un excelente ejemplo de esta capacidad. Implementar RAG permite a los chatbots recurrir a nombres de modelos espec\u00edficos, piezas y problemas frecuentes para asistir a lxs clientxs de manera efectiva.<\/p>\n\n<h3\tclass=\"text text-sans-32 block-text__text\"\n\t>Relevancia<\/h3>\n\n<p\tclass=\"text text-sans-24 block-text__text\"\n\t>Incorporar art\u00edculos o informes recientes en tu LLM asegura que sus respuestas se basen en la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante para un tema.<br><br>Si est\u00e1s utilizando un LLM principalmente para la creaci\u00f3n de contenido dentro de tu marca, mejorar la relevancia de las respuestas del modelo es sumamente valioso. Incorporar fuentes de un rango de fechas limitado \u2014ya sean los \u00faltimos cinco meses o cinco a\u00f1os\u2014 ayuda a garantizar que el contenido de tu marca sea oportuno y valioso.<\/p>\n\n<h3\tclass=\"text text-sans-32 block-text__text\"\n\t>Precisi\u00f3n<\/h3>\n\n<p\tclass=\"text text-sans-24 block-text__text\"\n\t>Quiz\u00e1s lo m\u00e1s importante es que RAG tambi\u00e9n te permite mejorar la precisi\u00f3n de las respuestas de tu LLM al basar el modelo en investigaciones o estudios autenticados y revisados por pares.<br><br>Para casos de uso en el \u00e1mbito de la salud, la precisi\u00f3n y fiabilidad de las respuestas de los LLM es un tema cr\u00edtico. En DEPT\u00ae, utilizamos RAG para superar esa barrera cuando ayudamos a CaryHealth a <a href=\"https:\/\/www.deptagency.com\/case\/ai-driven-app-helps-clinicians-search-90-faster\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">desarrollar una app de referencia de IA<\/a> ultra precisa que se basa exclusivamente en fuentes verificadas.<\/p>\n<\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n<div\n\tclass=\"block-assets-and-copy js-block-assets-and-copy has-less-t-space\"\n\tdata-variant=\"copy-only\"\n\tdata-content-align=\"center\"\n>\n\t<h2\tclass=\"text text-sans-48 block-assets-and-copy__title\"\n\tdata-animation=\"slide\" data-animation-target=\"words\" >Comenzando con RAG<\/h2><div\tdata-animation=\"slide-fade\" data-animation-target=\"inner-items-separate\" data-animation-delay=\"0.15\" data-animation-stagger=\"0.2\" class=\"block-assets-and-copy__content\" >\n\t<p\tclass=\"text text-sans-24 block-assets-and-copy__text\"\n\t>Para comenzar a construir tu propia implementaci\u00f3n de RAG, necesitar\u00e1s los siguientes elementos.<br><br>Preparar estos elementos tomar\u00e1 algunos meses, dependiendo de la complejidad de tus datos y el estado actual de tu arquitectura. Sin embargo, la buena noticia es que esta es la parte m\u00e1s laboriosa del proceso. Una vez que tus objetivos y datos est\u00e9n en orden, la implementaci\u00f3n de RAG y las pruebas del sistema toman solo una o dos semanas.<br><br>A\u00fan mejor, estos elementos fundamentales no solo son pasos cruciales para RAG, sino que tambi\u00e9n se aplican pr\u00e1cticamente a todos los dem\u00e1s aspectos de la transformaci\u00f3n de IA de tu organizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3\tclass=\"text text-sans-32 block-text__text\"\n\t>Un conjunto de objetivos claramente definidos<\/h3>\n\n<p\tclass=\"text text-sans-24 block-text__text\"\n\t>Con RAG, cuanto m\u00e1s espec\u00edficx puedas ser con lo que deseas lograr, mejor. Ya sea mejorar el soporte al cliente, crear contenido personalizado o mejorar la toma de decisiones basada en datos, saber cu\u00e1ndo y c\u00f3mo interactuar\u00e1s con el sistema te proporcionar\u00e1 la orientaci\u00f3n necesaria durante todo el proceso de implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n<h3\tclass=\"text text-sans-32 block-text__text\"\n\t>El LLM correcto<\/h3>\n\n<p\tclass=\"text text-sans-24 block-text__text\"\n\t>Puede parecer obvio, pero necesitar\u00e1s seleccionar el LLM que mejor se adapte a tu caso de uso y que pueda integrarse con un sistema de recuperaci\u00f3n. Puedes elegir un LLM de c\u00f3digo abierto como Mistral o Llama, o una opci\u00f3n comercialmente disponible como ChatGPT.<br><br>Algunos factores importantes a considerar en tu decisi\u00f3n son la escalabilidad, las capacidades de integraci\u00f3n, el costo y, por supuesto, tu conjunto de objetivos claramente definidos.<\/p>\n\n<h3\tclass=\"text text-sans-32 block-text__text\"\n\t><br>Una base en ingenier\u00eda de datos<\/h3>\n\n<p\tclass=\"text text-sans-24 block-text__text\"\n\t>La mejor manera de abordar RAG es considerarlo como un ejercicio de ingenier\u00eda de datos. Dado el estado actual de la IA, con la mayor\u00eda de las organizaciones en las primeras etapas de su transformaci\u00f3n de IA, la barrera m\u00e1s significativa para usar RAG es organizar y estructurar tus datos para que sean compatibles con un LLM.<br><br>Con una base en ingenier\u00eda de datos, la mayor parte del trabajo de implementaci\u00f3n de RAG consiste en construir una fuente para una base de conocimientos adicional que exista dentro de tu organizaci\u00f3n y que est\u00e9 alimentada por un conjunto de datos en vivo que se actualiza continuamente.<br><br>Dependiendo de tus objetivos, tambi\u00e9n podr\u00edas considerar crear m\u00faltiples fuentes de datos para usar en varias bases de conocimientos. Tener bases de conocimientos separadas para la informaci\u00f3n de productos y las directrices de la marca, por ejemplo, puede ayudarte a desbloquear nuevas aplicaciones para tu LLM habilitado con RAG.<\/p>\n<\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n<div\n\tclass=\"block-assets-and-copy js-block-assets-and-copy\"\n\tdata-variant=\"copy-only\"\n\tdata-content-align=\"center\"\n>\n\t<h2\tclass=\"text text-sans-48 block-assets-and-copy__title\"\n\tdata-animation=\"slide\" data-animation-target=\"words\" >Una oportunidad para la innovaci\u00f3n<\/h2><div\tdata-animation=\"slide-fade\" data-animation-target=\"inner-items-separate\" data-animation-delay=\"0.15\" data-animation-stagger=\"0.2\" class=\"block-assets-and-copy__content\" >\n\t<p\tclass=\"text text-sans-24 block-assets-and-copy__text\"\n\t>A medida que la IA sigue mejorando, tambi\u00e9n lo hace RAG. En octubre de 2024, por ejemplo, investigadores de la Universidad de Cornell introdujeron la <a href=\"https:\/\/venturebeat.com\/ai\/new-technique-makes-rag-systems-much-better-at-retrieving-the-right-documents\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">incrustaci\u00f3n de documentos contextuales<\/a>, una nueva t\u00e9cnica que permite al sistema identificar piezas de informaci\u00f3n de mejor calidad para su recuperaci\u00f3n.<br><br>Esta evoluci\u00f3n continua demuestra a\u00fan m\u00e1s que RAG es el primer paso para que tu organizaci\u00f3n saque m\u00e1s provecho de los LLMs y avance en su destreza general en IA \u2014 y sigue mejorando.<br><br>Aunque no necesariamente requiere poco esfuerzo, cada hora de trabajo que inviertas en ello contribuye a tu transformaci\u00f3n general de IA y desbloquea nuevas oportunidades para la innovaci\u00f3n.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n<div class=\"block-media-with-text js-block-media-with-text block-media-with-text__background-color--richBlack is-media-expanded\">\n\t<div\n\t\tclass=\"image-wrap block-media-with-text__image-wrap js-block-media-with-text-image\"\n\t\tdata-align=\"center center\"\n\t\t\t>\n\n\t\t\t<picture\n\t\tclass=\"image__picture\"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t<img\n\t\t\t\tsrc=\"https:\/\/www.deptagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/2025-trends-report-2025.gif\"\n\t\t\t\tclass=\"image block-media-with-text__image\"\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tloading=\"lazy\"\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\/>\n\t\t<\/picture>\n\t\n\t<\/div>\n\t<div class=\"block-media-with-text__content js-block-media-with-text-content\">\n\t\t<h2 class=\"heading heading__color--white heading__size--xxs heading__align--left block-media-with-text__tag\">\n\t\t\tTrandormaci\u00f3n con IA\t<\/h2><h3 class=\"heading heading__color--white heading__size--xxl heading__align--left block-media-with-text__title\">\n\t\t\tDEPT\u00ae TRENDS 2025\t<\/h3><p class=\"paragraph paragraph__color--white paragraph__size--default paragraph__align--left block-media-with-text__paragraph\">En DEPT\u00ae, estamos completamente comprometidxs con el potencial positivo de la IA para transformar los negocios para mejor. Para m\u00e1s informaci\u00f3n, descarga nuestro reporte de 2025, <em>El futuro le pertenece a lxs impacientes<\/em>, donde exploramos perspectivas, predicciones y recomendaciones pr\u00e1cticas para abordar la IA en el pr\u00f3ximo a\u00f1o.<\/p><a\tclass=\"cta-button block-media-with-text__btn cta-button__color--white cta-button__style--regular\" href=\"https:\/\/www.deptagency.com\/latam\/downloads\/trends-2025-el-futuro-le-pertenece-a-lxs-impacientes\/\" target=\"_blank\" rel=\"&quot;noopener noreferrer&quot;\" >\n\t\n\t\t\t<span>\n\t\t\tDescargar el reporte\t\t<\/span>\n\t\n<\/a>\t<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":40,"featured_media":4272079,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"es_utils_meta_schema":"","member_job_title":"","member_linkedin_url":"","dept_alt_featured_image":[],"dept_algolia_noindex":false,"dept_algolia_featured":false,"footnotes":""},"person":[25074],"insight-topics":[42753,42752],"class_list":["post-4277123","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"dept_is_3q_page":false,"dept_insight_featured":true,"dept_current_cpt_partner":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - 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