RAG (Recuperación-Generación Aumentada) es un marco de IA que combina grandes modelos de lenguaje con sistemas de recuperación de información para generar respuestas más precisas y contextualmente relevantes. En esta configuración, el modelo recupera información fáctica específica de bases de datos o fuentes de conocimiento antes de generar una respuesta. Este proceso mejora la precisión y confiabilidad de los resultados de IA, lo que hace que RAG sea valioso para aplicações donde la precisión y la información actualizada son fundamentales, como responder preguntas, crear contenido y soporte técnico.