RAG (Retrieval-Augmented Generation)

También conocido como: Retrieval Augmented Generation, RAG Pipeline, Knowledge-Augmented AI

Arquitectura de IA que combina búsqueda en bases de conocimiento con generación de texto por LLMs, reduciendo alucinaciones y mejorando precisión.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura de sistemas de IA que combina dos capacidades: (1) recuperación de información relevante de una base de conocimiento (documentos, estudios, reportes) mediante búsqueda vectorial, y (2) generación de respuestas precisas por un LLM usando esa información recuperada como contexto.

Esto resuelve uno de los problemas más críticos de los LLMs: la alucinación. En lugar de generar respuestas basadas solo en su entrenamiento previo, el modelo consulta primero fuentes de verdad actualizadas antes de responder.

En investigación de mercados, RAG tiene aplicaciones poderosas: crear asistentes de insights que respondan preguntas sobre históricos de estudios de marca, permitir que los equipos de marketing 'chateen' con sus datos de consumer insights, o generar reportes narrativos anclados en datos reales de encuestas.

Atlantia desarrolla sistemas RAG para permitir a sus clientes acceder a sus datos de investigación de forma conversacional y en tiempo real.