
RAG combina modelos de lenguaje avanzados con fuentes de datos externas, mejorando la precisión y reduciendo errores. Sin embargo, un estudio de Bloomberg encontró que RAG aumenta entre un 15 y un 30% la cantidad de respuestas inseguras. Los expertos recomiendan clasificar los riesgos, implementar validaciones internas y hacer pruebas frecuentes para mitigar estos riesgos. La calidad de las respuestas depende directamente de la calidad del material al que accede. RAG puede ser especialmente útil en sectores como la salud, el derecho, la banca o la industria, donde la información es muy especializada.