En resumen: El grounding ancla una respuesta generada en material recuperado. RAG, generación aumentada mediante recuperación, encuentra contenido relevante antes de la generación y se lo proporciona al modelo como contexto.
Cómo utilizo grounding y RAG en la práctica
Defino qué decisión debe mejorar el término, qué datos u observaciones utiliza y quién cambiará algo como resultado. Separo la recuperación de fuentes de la generación y compruebo si el resultado coincide realmente con lo que afirma el material citado. Registro la línea base, la fecha de medición y los límites de interpretación para distinguir un cambio real de las variaciones en la herramienta, la muestra o la redacción de la consulta.
Qué conviene vigilar
Ni siquiera una fuente de alta calidad puede evitar un error si el sistema la selecciona mal, la elimina del contexto o la combina con material contradictorio. Comparo los resultados a lo largo del tiempo, con una muestra estable y teniendo en cuenta el contexto empresarial. Si el término no conduce a un siguiente paso concreto, solo es una etiqueta.
Preguntas para tomar decisiones
- ¿De qué corpus selecciona el sistema las fuentes?
- ¿Podemos rastrear una afirmación hasta su fuente?
- ¿Cómo se gestionan los conflictos y la información obsoleta?
- ¿Dónde es necesaria la revisión humana?