"Entonces, ¿qué es exactamente RAG? En términos sencillos, significa generación aumentada por recuperación. Concentrémonos en estos dos aspectos: recuperación y generación. Con la IA generativa (GenAI) estándar, proporcionas una solicitud, y una aplicación GenAI utilizaría un modelo de lenguaje extenso para generar una respuesta adecuada para esa solicitud. Ahora, imagina una aplicación que puede recuperar información de diversas fuentes y luego generar una respuesta basada en la información recuperada. Así es exactamente como funciona una GenAI RAG. Proporciona contexto al ejemplo generado. Exploremos esto más a fondo con un ejemplo. Si preguntamos algo como "¿Cuál es la mejor manera de hacer una copia de seguridad de mi base de datos de clientes?" a una aplicación GenAI, probablemente respondería con algo genérico. No sabría los detalles de la base de datos de clientes de la que estoy hablando. Ahora, supongamos que tengo un documento de diseño con todos los detalles. Tiene una sección sobre almacenes de datos y enumera explícitamente la base de datos de clientes que se aloja en Amazon DynamoDB. El documento de diseño se carga en SharePoint de mi organización. Por lo tanto, la aplicación primero recuperará información contextual de SharePoint, aumentará la solicitud con la información recuperada y luego generará una respuesta basada en eso. En este caso, la aplicación proporcionará estrategias para hacer una copia de seguridad de una base de datos DynamoDB y me dirigirá a las secciones relevantes de mi documento de diseño."