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Creando un RAG con GenSix para tu empresa

🔧 ¿Para qué sirve un RAG?
Un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) sirve para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas que genera una IA al conectarla con una base de conocimiento propia y actualizada.

En lugar de depender solo de lo que el modelo “sabe” por su entrenamiento, un RAG recupera información específica de tus documentos, bases de datos o archivos estratégicos, y la combina con la capacidad generativa del modelo para producir respuestas más útiles, confiables y personalizadas.

🧠 ¿Para qué lo puedes usar?
✅ Responder preguntas usando tu propio conocimiento
Ejemplo: Manuales internos, políticas, informes, ideas estratégicas.

✅ Asistentes inteligentes para clientes o equipos
Ejemplo: Chatbots que responden basados en la documentación de tu empresa, no en respuestas genéricas.

✅ Tener una IA que razona con tus datos reales
Ejemplo: Cargar casos de negocio, experiencias pasadas o modelos financieros, y que la IA te ayude a tomar decisiones.

✅ Acelerar el análisis de información compleja
Ejemplo: Extraer insights de grandes volúmenes de texto o PDFs sin tener que leerlos todos.

✅ Evitar respuestas inventadas (alucinaciones)
RAG ancla las respuestas en datos concretos, lo que mejora la confianza.