Los sistemas de generación aumentada por recuperación (Retrieval-Augmented Generation o RAG) se han vuelto indispensables para construir aplicaciones de inteligencia artificial más precisas y fácticas. Sin embargo, no están exentos de errores. Muchas veces, incluso cuando se les proporciona información recuperada, los modelos ofrecen respuestas incorrectas con seguridad o se pierden entre datos irrelevantes. Un nuevo estudio de Google propone un enfoque que podría mejorar drásticamente su rendimiento: evaluar si hay contexto suficiente para responder correctamente. Continúa leyendo «Por qué fallan los sistemas RAG empresariales y cómo mejorar su precisión con «contexto suficiente»»
