¿Qué diferencia a un asistente basado en GPT de uno que utiliza tecnología RAG? Aunque a simple vista puedan parecer similares, la realidad es que su funcionamiento —y su utilidad— varía considerablemente.
En los últimos meses, el auge de la inteligencia artificial generativa ha popularizado el uso de asistentes virtuales capaces de redactar, resumir, responder dudas o incluso mantener conversaciones fluidas. Entre los más conocidos, los asistentes basados en modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer), como ChatGPT, se han convertido en herramientas casi omnipresentes. Pero no son los únicos. Otra tecnología cada vez más presente es el sistema RAG, acrónimo de Retrieval-Augmented Generation, o generación aumentada por recuperación.
GPT: memoria preentrenada con estilo y creatividad
Un asistente GPT funciona como ese amigo que lo sabe casi todo… pero cuya memoria se congeló en el tiempo. Este tipo de asistente se basa en un gran modelo de lenguaje previamente entrenado sobre una enorme cantidad de textos, artículos, libros, documentación técnica y más. Ese conocimiento queda almacenado en sus “pesos” (es decir, en los parámetros del modelo), y es lo que utiliza para responder.
Esto le permite generar textos con fluidez, creatividad y una notable capacidad para la conversación natural. Pero también implica una limitación importante: no accede a información nueva tras la fecha de su entrenamiento, salvo que se le proporcione explícitamente a través de un prompt o unos documentos añadidos manualmente.
En muchos casos, los asistentes GPT personalizados funcionan con un “pre-prompt” que les indica que actúen como un experto en cierto tema, y se les adjuntan documentos (como normativas o manuales técnicos) a los que pueden hacer referencia. Pero, si no se le da esa información en el momento, su respuesta se basa en lo que ya sabía.
RAG: el detective que consulta antes de responder
Por su parte, un sistema RAG funciona más como un bibliotecario inteligente o un detective meticuloso. No se limita a su memoria previa, sino que realiza un proceso de búsqueda activo cada vez que recibe una consulta.
Primero, recupera información relevante desde una base de datos, documentos, páginas web o cualquier otro corpus indexado. Después, combina esos datos con un modelo generativo para formular una respuesta adaptada. El resultado: una respuesta actualizada y basada en fuentes reales, especialmente útil en contextos donde la precisión es clave.
Un buen ejemplo de aplicación de RAG sería consultar una normativa tributaria, una base de conocimiento empresarial o la documentación de un producto. El sistema no solo responde con estilo, sino que verifica primero qué dice la fuente original.
¿Cuál elegir?
Ambos enfoques tienen ventajas claras:
- Asistentes GPT: ideales para tareas creativas, conversación fluida, ayuda general, brainstorming, redacción de correos, creación de ideas o resolución de dudas comunes. Son rápidos, versátiles y fáciles de usar.
- Sistemas RAG: brillan cuando se requiere precisión, trazabilidad o actualización constante. Son la mejor elección para consultar documentos técnicos, bases jurídicas, políticas internas de empresa o catálogos de producto, ya que usan la información actualizada y específica del dominio.
El contexto manda
Como en casi todo en tecnología, no hay una solución única para todos los casos. Si lo que se busca es una conversación abierta o explorar ideas, los asistentes GPT son más que suficientes. Pero si se trata de responder con certeza a partir de fuentes documentadas, el RAG es el camino.
Ambos sistemas pueden convivir e incluso complementarse en entornos corporativos o educativos. La clave está en entender qué tipo de tarea se quiere resolver y elegir la herramienta adecuada.
En definitiva, GPT y RAG son dos caras de la misma moneda en la era de la inteligencia artificial generativa. Cada uno con sus puntos fuertes, pero ambos sorprendentes a su manera.
vía: LInkedIN
