La Retrieval-Augmented Generation (RAG) significa generación aumentada por recuperación y es un método técnico utilizado en sistemas de búsqueda basados en inteligencia artificial. Consiste en que la IA combina su propio conocimiento entrenado con fuentes de datos externas y actualizadas para ofrecer respuestas más precisas y recientes.
Ejemplo:
Si alguien pregunta: «¿Quién ganó la Champions League 2024?», un modelo de IA sin RAG podría dar una respuesta inventada o desactualizada. Con RAG, la IA consulta bases de datos deportivas actuales y ofrece la respuesta correcta: Real Madrid.
Relevancia para GEO:
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El contenido almacenado en bases de datos o sitios web accesibles públicamente y bien estructurados tienen más posibilidades de aparecer en respuestas generadas mediante RAG.
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Los datos claros, estructurados y con fuentes verificables son especialmente valiosos.
Conclusión:
La RAG es el puente entre el conocimiento entrenado de la IA y la información en tiempo real. Gracias a GEO, las empresas pueden conseguir que sus contenidos sean visibles en estos procesos de búsqueda avanzada.
