RAG significa Retrieval-Augmented Generation y se refiere a modelos de inteligencia artificial que consultan información externa antes de responder, en lugar de confiar solo en lo que ya han aprendido durante su entrenamiento.

Sin RAG el sistema responde únicamente desde su memoria entrenada, lo que puede provocar respuestas desactualizadas o imprecisas. Con RAG el modelo puede recuperar documentos, bases de datos o conocimiento corporativo para ofrecer respuestas más completas, actuales y fiables. Es como preguntar a un colega: si responde de memoria podría olvidar detalles; si consulta un informe primero la respuesta será más precisa.

¿Por qué es útil RAG? Ofrece respuestas actualizadas evitando información obsoleta, permite personalizar el conocimiento conectándolo a tus propios archivos o bases de datos, y reduce las invenciones erróneas del modelo al basar las respuestas en fuentes verificables.

En Q2BSTUDIO aplicamos técnicas como RAG para potenciar soluciones de inteligencia artificial a medida que ayudan a las empresas a tomar decisiones mejores y más rápidas. Combinamos RAG con agentes IA, servicios inteligencia de negocio y análisis como power bi para crear flujos de trabajo inteligentes que integran datos internos y fuentes externas.

Nuestros servicios incluyen desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, ciberseguridad y pentesting, y migración y gestión en servicios cloud aws y azure. Si buscas transformar datos en ventajas competitivas, nuestro equipo desarrolla desde desarrollo de aplicaciones a medida hasta soluciones de inteligencia artificial y proyectos de servicios inteligencia de negocio integrando power bi y agentes IA para empresas.

Si quieres reducir errores, mejorar la precisión de tus respuestas automatizadas y conectar IA con tus procesos y documentos internos, en Q2BSTUDIO diseñamos pruebas de concepto y despliegues en producción que incluyen ciberseguridad, compliance y optimización en la nube.

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