RAG: ¿El Patrón GenAI Sobrevalorado?

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha convertido en un enfoque popular en la IA generativa. Sin embargo, esta publicación argumenta que la RAG presenta fallas críticas en escenarios de alto riesgo y en industrias reguladas. El problema principal es que la RAG expone a los usuarios directamente a las alucinaciones de los LLMs al presentar la salida del LLM sin una validación suficiente. El autor sugiere que la RAG es más adecuada para aplicaciones de bajo riesgo, como consultas de políticas de vacaciones, mientras que el análisis semántico ofrece una alternativa más segura para escenarios de alto riesgo. La popularidad de la RAG se debe a la facilidad de desarrollo, financiamiento significativo, influencia de la industria y mejoras con respecto a las tecnologías de búsqueda existentes. El autor enfatiza que, en escenarios de alto riesgo, la dependencia directa de la salida del LLM debe evitarse para garantizar la confiabilidad y la seguridad de los datos.