Te lo explicamos: ¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)?

En la serie Te lo explicamos, desglosamos las tecnologías clave detrás de Aplysia, la solución de IA de HiJiffy diseñada para la hostelería. Quizá recuerdes nuestro artículo anterior sobre los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs), los potentes motores que impulsan la IA moderna. Pero los LLM tienen sus limitaciones. No pueden acceder a información nueva tras el entrenamiento y a veces se equivocan.

Aquí es donde entra en juego la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta tecnología impulsa Aplysia 3, la última evolución de nuestra IA, y supone un avance importante en cómo los hoteles pueden aprovechar la inteligencia artificial.

En lugar de basarse únicamente en conocimientos estáticos, RAG ayuda a la IA a acceder en tiempo real al contenido más relevante de tu hotel, como preguntas frecuentes, guías para huéspedes o políticas de reserva. ¿El resultado? Respuestas rápidas, precisas y contextualizadas, que se sienten personalizadas y fiables.

Vamos a desglosarlo.

• ¿Qué es RAG? ¿Qué lo hace un enfoque más inteligente?
• Cómo las bases de datos vectoriales ayudan a tu IA a encontrar la respuesta correcta
• Componentes de RAG y cómo trabajan juntos
• Los beneficios de usar Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
• Desafíos y limitaciones
• ¿Listo para mejorar cada interacción con una IA más inteligente?

¿Qué es RAG? ¿Qué lo hace un enfoque más inteligente?

Los LLM han cambiado la forma en que interactuamos con la tecnología, impulsando desde chatbots hasta herramientas de análisis de datos. Pero no son perfectos. Una vez entrenado, un LLM queda cerrado a nuevos conocimientos. No conocerá tus políticas actualizadas, ofertas estacionales o los últimos menús, a menos que se reentrene por completo. Tampoco tendrá acceso a detalles únicos que realmente importan a tu hotel. Y eso está bien. Los LLM no están hechos para saberlo todo. Están diseñados para entender el lenguaje, generar contenido y adaptarse al contexto.

Aquí entra un enfoque más inteligente: la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). En lugar de depender solo de los datos preexistentes en el modelo, RAG accede a información fresca y relevante de tus fuentes. En vez de adivinar, el modelo recupera exactamente lo que necesita de documentos como guías para huéspedes, preguntas frecuentes o procedimientos internos, y utiliza ese contenido para responder con precisión.

Para los hoteles, esto supone un gran avance. Las versiones anteriores de Aplysia usaban indicaciones estructuradas para incluir detalles personalizados y funcionaban bien hasta cierto punto. El problema: las indicaciones solo pueden manejar una cantidad limitada de texto. Ahí es donde entran las bases de datos vectoriales. Permiten al modelo filtrar grandes cantidades de información y extraer rápidamente lo necesario con eficacia.

¿El resultado? Respuestas claras y precisas, adaptadas a tus huéspedes y equipo, que ahorran tiempo y mejoran la experiencia para todos.

Cómo las bases de datos vectoriales ayudan a tu IA a encontrar la respuesta correcta

Imagina que tienes un enorme manual de hotel. En vez de hojear cada página para encontrar el detalle correcto, tu IA consulta a un bibliotecario inteligente que instantáneamente trae la sección más relevante. Eso es básicamente lo que hace una base de datos vectorial.

Cuando subes el contenido de tu hotel, como políticas, preguntas frecuentes o información para huéspedes, el sistema lo divide en partes más pequeñas y convierte cada una en un vector. Los vectores son representaciones numéricas que capturan el significado del contenido. Las ideas similares se agrupan para que, cuando un huésped haga una pregunta, la IA sepa dónde buscar.

Así funciona:

• Tus documentos se dividen en partes más pequeñas llamadas fragmentos.
• Cada fragmento se convierte en un vector que captura su significado.
• Cuando un huésped envía una pregunta, la IA también la convierte en un vector.
• Compara el vector de la pregunta con los almacenados y recupera los fragmentos más relevantes.
• Estos fragmentos se añaden a la entrada de la IA para que use la información adecuada al generar la respuesta.
  

Así, la IA no depende de memoria ni de suposiciones, sino que encuentra la respuesta en tu contenido real y responde con claridad y confianza.

Componentes de RAG y cómo trabajan juntos

Esta parte es algo técnica, pero vale la pena entender qué sucede tras bambalinas cuando Aplysia 3 responde a una consulta.

RAG significa:

• Retrieval (Recuperación): Acceso y recuperación de información de una fuente de conocimiento, como un documento o base de datos.
• Augmented (Aumentada): Apoyo a la generación de la IA con contenido o contexto adicional.
• Generation (Generación): Creación de una respuesta basada en la consulta y la información recuperada.
  

Así funciona el proceso completo:

1. Base de conocimiento
   Empezamos con documentos que facilita el hotel, como FAQs, políticas, menús o guías. Esta es la información que la IA puede usar para responder.
2. Fragmentación
   Como los documentos pueden ser largos, los dividimos en partes más pequeñas llamadas fragmentos. Son más fáciles de procesar y encajan mejor en el sistema.
3. Generar embeddings
   Cada fragmento se convierte en un vector, que representa su significado con números. Esto permite que el sistema entienda y compare el contenido.
4. Almacenar embeddings
   Los vectores se guardan en una base de datos vectorial, junto con el contenido original y metadatos (nombre de archivo, etiquetas, fecha de subida).
5. Consulta del usuario:
   Cuando alguien hace una pregunta, el sistema la convierte en un vector usando el mismo método.
6. Recuperar fragmentos similares
   El vector de la pregunta se compara con los almacenados y se seleccionan los fragmentos más relevantes.
7. Reordenar
   Los fragmentos recuperados se puntúan y reordenan para priorizar los que mejor coinciden con la consulta. Así se garantiza usar el contenido más relevante.
8. Generar respuesta
   Los fragmentos principales y la consulta original se envían al modelo de lenguaje, que crea la respuesta final.
   
   

Los beneficios de usar Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Incorporar RAG a tu sistema de IA ofrece ventajas claras y prácticas, especialmente en el sector hotelero, donde la precisión, rapidez y satisfacción del huésped son fundamentales.

Algunos beneficios clave incluyen:

Mejor precisión
Utiliza contenido real y actualizado de tu hotel, no solo lo aprendido durante el entrenamiento del modelo. Esto reduce la probabilidad de errores y respuestas vagas.

Respuestas más relevantes
Al acceder a información específica y contextual, RAG permite que la IA refleje fielmente tus políticas, ofertas y configuraciones actuales, evitando respuestas genéricas.

Siempre actualizado
Cualquier cambio en el contenido de tu hotel se refleja al instante en el chatbot, sin necesidad de reentrenar el modelo.

Mayor facilidad para auditar
Al recuperar documentos reales durante el proceso, se facilita el rastreo del origen de la información, aumentando la transparencia y la confianza.

Flexible y preparado para el futuro
La recuperación y generación de contenido se gestionan de forma separada, lo que permite actualizar la información o mejorar el modelo sin necesidad de reconstruir todo el sistema.

Ahorro en tokens
En lugar de incluir todo el contenido en una sola petición, RAG selecciona únicamente lo más relevante, reduciendo el tamaño de cada consulta, mejorando el rendimiento y optimizando los costes.

Desafíos y limitaciones

Aunque RAG soluciona muchos de los problemas de los modelos tradicionales de lenguaje, también presenta ciertas consideraciones que es importante tener en cuenta:

Calidad de la recuperación depende del contenido
La IA solo puede encontrar y utilizar la información disponible. Si los documentos son incompletos, inconsistentes o poco claros, pueden generarse errores o respuestas inadecuadas.

Velocidad variable
El proceso de búsqueda en la base de datos previo a la generación de la respuesta puede hacer que los tiempos sean ligeramente mayores que en un chatbot tradicional, aunque esta diferencia suele ser mínima.

La estructura del contenido és importante
Para un buen funcionamiento, los documentos deben estar bien redactados y ser fáciles de dividir en fragmentos. Un formato deficiente o textos demasiado complejos pueden afectar la calidad de la recuperación.

Estas limitaciones son manejables y habitualmente se resuelven revisando la calidad del contenido y monitorizando el rendimiento. Aplysia 3 incluye herramientas específicas para ello, como la visibilidad del contenido y el seguimiento de preguntas sin respuesta.

¿Listo para mejorar cada interacción con una IA más inteligente?

Los Modelos de Lenguaje Extensos son muy potentes, pero por sí solos no alcanzan la precisión, el contexto y la actualización constante que requieren los hoteles.

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) llena ese vacío. Al recuperar contenido real de los documentos de tu hotel, permite que la IA ofrezca respuestas más inteligentes y fiables, reduce errores, mejora la satisfacción del huésped y proporciona mayor control a tu equipo sobre lo que se comparte.

Con Aplysia 3, esta tecnología está plenamente integrada en la solución de HiJiffy. Las actualizaciones son instantáneas, el contenido es sencillo de gestionar y el chatbot se adapta a la configuración única de tu hotel, ya gestionas una propiedad o cincuenta.

En definitiva, RAG convierte a la IA en una herramienta más práctica, personalizada y mucho más útil para la hostelería real.

Fuentes

Este artículo está basado en contribuciones técnicas de Vanda Azevedo, del equipo de IA de HiJiffy.