¿Qué es RAG y para qué sirve en una empresa?

La técnica que permite a una IA responder con la información de los documentos propios de una empresa, y no solo con lo que aprendió al entrenarse.

Equipo Polaris AI · Actualizado el 2026-09-29

El problema que resuelve

Un modelo de lenguaje sabe lo que aprendió durante su entrenamiento: conocimiento general, hasta una fecha. No conoce los contratos de una empresa, sus facturas, sus procedimientos internos ni lo que se habló con un cliente la semana pasada. Si se le pregunta por eso, o no lo sabe o, peor, se lo inventa con aspecto convincente.

Volver a entrenar el modelo con los documentos de cada empresa es caro, lento y hay que repetirlo cada vez que cambia algo. RAG resuelve el problema de otra forma: no cambia lo que sabe el modelo, sino lo que tiene delante cuando responde.

Cómo funciona, paso a paso

• 1. Preparar el archivo

  Los documentos se dividen en fragmentos y cada fragmento se convierte en una representación numérica de su significado (un embedding). Esas representaciones se guardan en un índice que permite buscar por significado, no solo por palabras exactas.

• 2. Recuperar

  Cuando alguien hace una pregunta, el sistema la convierte también en esa representación y busca en el índice los fragmentos más parecidos en significado: el párrafo del contrato que habla de penalizaciones, la factura del proveedor concreto.

• 3. Generar

  El modelo recibe la pregunta junto con los fragmentos recuperados y redacta la respuesta a partir de ellos. Un buen sistema indica de qué documentos ha sacado cada dato, para que se pueda comprobar.

Para qué sirve en una empresa

• Consultar la documentación interna

  Procedimientos, manuales, políticas: preguntar en lenguaje normal en lugar de buscar en carpetas.

• Buscar en contratos y expedientes

  Encontrar la cláusula, el plazo o el importe sin abrir documento por documento.

• Responder sobre facturas y operaciones

  Qué se le pagó a un proveedor, qué está pendiente, cuándo vence algo.

• Atender consultas repetidas

  Que el equipo o los clientes obtengan la respuesta que ya está escrita en algún sitio.

Límites

• Solo es tan bueno como lo que recupera

  Si la búsqueda no encuentra el fragmento correcto, el modelo responde con lo que tiene, que puede estar incompleto. La calidad de un RAG depende más de cómo se prepara y se busca en el archivo que del modelo.

• Documentos mal escaneados o desordenados

  Un PDF escaneado torcido o una hoja de cálculo sin estructura son difíciles de convertir en fragmentos útiles. Parte del trabajo de implantar un RAG es limpiar lo que entra.

• Permisos

  Si todo el mundo puede preguntar sobre todo, cualquiera puede acabar viendo información que no le corresponde. Un RAG en una empresa necesita respetar quién puede ver qué.

RAG local frente a RAG en la nube

Un RAG en la nube envía los documentos —o al menos los fragmentos recuperados y la pregunta— a los servidores de un proveedor para que el modelo genere la respuesta. En un RAG local, el índice y el modelo están en los servidores de la empresa y nada de eso sale de su red.

Para un archivo con contratos, historiales clínicos o expedientes de clientes, esa diferencia es la que decide si se puede usar. Es la misma lógica que la de la IA on-premise en general.

En qué punto está Polaris AI

Hoy Polaris ya responde preguntas en lenguaje natural sobre los documentos que ha clasificado —«¿qué facturas de proveedor están sin pagar?»—, pero por debajo esas consultas se resuelven con reglas y consultas a base de datos, no con un RAG completo sobre todo el archivo.

La búsqueda semántica sobre todo el archivo documental está en desarrollo, y figura así en la sección de estado del producto. Lo decimos porque es la diferencia entre lo que se puede contratar hoy y lo que viene.

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