¿Qué es el RAG (Retrieval Augmented Generation) y cómo mejora la búsqueda de contenidos?

Que la Inteligencia Artificial (IA) ha dado pasos gigantescos es algo evidente, pero no sólo en términos de tecnologías complejas, sino también en cómo afecta a sectores tan cercanos al día a día de las empresas, como el marketing digital.

En este artículo te vamos a hablar de una de las tecnologías que está transformando la forma en que encontramos y generamos contenido web: el RAG o Retrieval Augmented Generation. Pero, ¿qué significa exactamente esta técnica, y cómo puede beneficiar a tu negocio? Vamos al grano.

¿Qué es el RAG o Retrieval Augmented Generation?

Como concepto, podemos decir que el RAG (Retrieval Augmented Generation) es la técnica de IA que mejora los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) mediante la combinación de dos enfoques clave: la recuperación de información (retrieval) y la generación de contenido (generation).

De forma sencilla, se trata de permitir a la IA generar contenido de manera autónoma, basándose en fuentes externas, como bases de datos, artículos, webs, blogs… De esta manera, el contenido, además de completo y relevante, estará actualizado.

¿Cómo funciona exactamente el RAG y por qué mejora las respuestas de la IA?

Si has utilizado ChatGPT lo vas a entender muy fácilmente, y si todavía no lo has utilizado... deberías, al menos para entender bien este concepto que te estamos explicando.

Cuando preguntas a ChatGPT o cualquier otro LLM, genera una respuesta basándose en todo el conocimiento con el que fue entrenado, pero ese conocimiento no tiene porqué estar actualizado. Con el RAG, el sistema permite que el modelo de IA recupere información en tiempo real, para crear respuestas más completas y actualizadas.

¿Por qué es tan relevante el RAG en la búsqueda de contenidos?

Con todo lo que te hemos contado… creo que ya te podrás imaginar. El RAG importa porque, básicamente, junta todo el entrenamiento de la IA con toda la actualidad de Internet, para crear un mix que encima esté bien elaborado, redactado para que lo entiendas. ¡Pura magia!

¿Cómo mejora la búsqueda de contenidos con RAG?

El RAG mejora la búsqueda de contenidos con IA con respuestas más completas y actualizadas

Así es, el RAG mejora la búsqueda de contenidos porque ofrece resultados más personalizados y actualizados.

Con el RAG, los sistemas de IA pueden generar respuestas más personalizadas según la consulta. Al integrar la recuperación de información, el modelo puede acceder a datos contextuales, lo que permite responder de forma más precisa a las preguntas, ajustándose mejor a las necesidades del usuario.

A mayores, los modelos de IA sin RAG no pueden acceder a fuentes externas para obtener información nueva. Sin embargo, con RAG, el sistema puede consultar bases de datos o documentos actualizados en tiempo real, lo que garantiza que las respuestas no estén desactualizadas.

Aquí tienes un ejemplo de RAR en búsquedas generativas que vamos a llamar “cotidianas”. Imagina que un usuario está buscando soluciones para un fallo común en su calefacción de casa: el sistema no enciende. Entonces, va a la IA y escribe ¿qué puede estar fallando para que no encienda la calefacción?

Mientras en las búsquedas tradicionales de navegación, el resultado puede ser "básico", seleccionando problemas habituales como posibles causas: termostato, falta de combustible... El RAG da un paso más.

Un sistema basado en RAG tiene la capacidad de recuperar contenido actualizado de empresas especializadas en calefacción y acceder a guías de diagnóstico que pueden estar publicadas por técnicos de empresas que se especializan en este tipo de problemas.

Además de ofrecer una respuesta general, el sistema puede sugerir pasos prácticos para comprobar si el termostato está correctamente configurado o si la válvula de gas necesita revisión.

Por ejemplo, el sistema podría recuperar un artículo reciente de una empresa especializada en mantenimiento de calefacción, que hable sobre el mantenimiento preventivo en invierno y que ofrezca un video paso a paso sobre cómo verificar el sistema de encendido.

Sí, y también puede tirar de redes sociales para mostrar ese contenido más actualizado y especializado.

Pero con el RAG se vale de "lo aprendido" y de estos datos más actuales para crear una respuesta completa y avanzada a la consulta.

Además, como el sistema no sólo ofrece respuestas genéricas sino contenido de empresas especializadas, los negocios que sean capaces de generar contenido de calidad, mejorarán su autoridad y visibilidad online, posicionándose también para la IA como referentes en su sector.

El RAG muestra ese contenido actualizado en forma de una respuesta completa y coherente

El RAG no solo recupera los datos, sino que también los procesa para generar una respuesta completa y coherente. Esto significa que no solo se accede a información de diversas fuentes, sino que esta información se integra de forma lógica y estructurada para generar una respuesta más completa.

No se limita a volcar resultados de Internet, sino que, en base a su entrenamiento y a la información actualizada que extrae de diversas fuentes de Internet, genera una respuesta que sea práctica, útil y lo más significativo, adaptada a cada usuario.

Por ejemplo, la respuesta frente a una consulta sobre ¿cuánto cuesta cambiar el embrague en un Renault Megane? puede variar. Usando un sistema tradicional de IA, la respuesta podría ser simplemente una estimación general, como "el coste de cambiar el embrague en un coche suele ser entre 300 y 600 euros, dependiendo del modelo y del taller".

Sin embargo, con un sistema basado en RAG, el modelo no solo proporciona una cifra estándar. Al acceder a fuentes externas, como sitios de talleres mecánicos locales o foros de propietarios de coches, el sistema puede obtener información mucho más específica. Si el sistema sabe, por ejemplo, que el usuario está en Madrid, puede recuperar información sobre talleres mecánicos en esa área que ofrecen ese servicio, dándole un rango de precios más preciso basado en precios locales.

Además, si el usuario ha hecho búsquedas previas sobre el mantenimiento del Renault Megane o ha consultado sobre problemas comunes de embrague, el sistema puede adaptar la respuesta, ofreciendo también consejos prácticos sobre la frecuencia recomendada para cambiar el embrague en ese modelo específico, o sugiriendo que verifique primero otros aspectos previos.

¿Cómo impacta el RAG en el SEO y marketing digital?

El RAG y la optimización de contenido dinámico

El RAG revoluciona la forma en que generamos contenido para SEO, al permitir una recuperación de datos en tiempo real. ¿Cómo? pues muy sencillo, la actualización del contenido se convierte en un valor competitivo esencial.

Si ya Google valoraba la actualización de contenidos en las páginas web, con las búsquedas de LLM con RAG es vital si quieres que tu contenido se mantenga visible, para los resultados en Internet.

Generar guías prácticas, manuales detallados, videotutoriales o artículos especializados sobre temas de interés para tu audiencia no solo es importante para atraer tráfico, sino que también te posiciona como referente y experto en tu campo.

Generación de contenido en medios de comunicación y sitios de autoridad

Pero, generar contenido de calidad no se limita sólo a tu página web o blog corporativo, también es muy relevante publicar en medios de comunicación, prensa digital y sitios web de autoridad.

Los motores de búsqueda y las IA consideran estos contenidos externos como referencias de autoridad, lo que mejora tu reputación online, convirtiéndote en una voz experta frente a respuestas orgánicas o generativas.

En definitiva, el RAG no sólo ayuda a generar contenidos dinámicos y actualizados, sino que es una potente herramienta para creadores de contenidos y también para poder posicionar a empresas que generan contenido actualizado de calidad, tanto en medios propios (web, blog, redes...) como en medios externos con reputación digital.