RAG (Retrieval-Augmented Generation)

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¿Qué es RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que combina búsqueda semántica con generación de texto por IA. En vez de que el modelo invente respuestas, consulta tu base de conocimiento real y genera respuestas fundamentadas.

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Cómo funciona en Tartini

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1. Base de conocimiento

Tus documentos, FAQs y contenido de sitios se procesan y almacenan en una base de datos vectorial (embeddings). Cada fragmento de contenido se convierte en un “chunk” con metadatos.

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2. Búsqueda semántica

Cuando envías una consulta, el sistema convierte el texto en un vector y busca los chunks más similares, incluso si usan palabras diferentes.

“¿Cómo devolver un producto?” encuentra contenido sobre “política de devolución” incluso sin usar las mismas palabras.

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3. Generación de respuesta (opcional)

Si usas returnMode: "ai_generated_answer", un modelo de IA genera una respuesta natural usando los chunks encontrados como base.

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Conceptos clave

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Source Types

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Audience

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Score Threshold

El scoreThreshold (0 a 1) define el nivel mínimo de relevancia:

• 0.5 - 0.6: Más resultados, menor precisión
• 0.7 - 0.8: Equilibrio entre cantidad y calidad (recomendado)
• 0.9+: Solo resultados altamente relevantes

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Reranking

Cuando useRerank: true, los resultados pasan por un segundo modelo que los reordena por relevancia real.

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Modos de retorno

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chunks_only

Devuelve solo los chunks en bruto. Útil cuando quieres procesar los resultados en tu propio sistema.

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ai_generated_answer

Devuelve los chunks y una respuesta generada por IA.