15 minAdrián

RAG legal explicado

Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation) y cómo garantiza respuestas fundamentadas en fuentes reales.

¿Qué es RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura de IA que combina dos capacidades:

Retrieval (recuperación): busca documentos relevantes en una base de datos de fuentes verificadas
Generation (generación): usa un LLM para sintetizar una respuesta basada en esos documentos

Un LLM "puro" (sin RAG) puede:

Con RAG, la respuesta siempre se fundamenta en documentos reales y verificables.

Pregunta del usuario: "¿Cuál es el plazo de prescripción por daños extracontractuales?"
Embedding: la pregunta se convierte en un vector numérico
Búsqueda semántica: se buscan los fragmentos más similares en la base de datos (pgvector)
Contexto: los fragmentos relevantes se pasan al LLM junto con la pregunta
Generación: el LLM responde basándose solo en los fragmentos proporcionados
Citación: la respuesta incluye las fuentes exactas (artículo, sentencia, BOE)

Vídeo próximamente

Por ahora puedes leer el contenido escrito más abajo

¿Qué significan las siglas RAG?

¿Un LLM sin RAG puede inventar artículos legales que no existen?

¿En qué paso del RAG se convierte la pregunta en un vector numérico?

¿Qué métrica RAG mide si la respuesta es fiel a lo que dicen las fuentes?

¿Cuál es la principal ventaja de RAG frente a un LLM puro para uso legal?

¿Tienes dudas legales propias?