Cómo funciona RAG: el proceso completo
Paso 1: Query del usuario
El usuario hace una pregunta. El sistema determina si necesita información externa basándose en la naturaleza de la pregunta (hechos recientes, datos específicos, verificación).
Paso 2: Recuperación (Retrieval)
El sistema busca información relevante en su índice o en la web. Puede usar:
- Vector search: Convierte la query en un embedding y busca documentos semánticamente similares
- Web search: Ejecuta búsquedas en motores como Bing o Google
- Hybrid search: Combina búsqueda semántica con keywords tradicionales
Paso 3: Ranking y selección
De los resultados recuperados, el sistema selecciona los más relevantes. Aquí influyen factores como:
- Relevancia semántica con la query
- Autoridad del dominio
- Frescura del contenido
- Cost of Retrieval: qué tan fácil es extraer la información
Paso 4: Augmentation (Inyección en contexto)
Los documentos seleccionados se inyectan en el prompt del LLM, típicamente como: "Basándote en la siguiente información: [documentos recuperados], responde a: [query del usuario]"
Paso 5: Generation (Generación)
El LLM genera una respuesta coherente que sintetiza la información recuperada, idealmente citando las fuentes utilizadas.
RAG en diferentes plataformas
| Plataforma | Implementación RAG | Citaciones |
|---|---|---|
| ChatGPT (Browse) | Búsqueda web activada manualmente o automáticamente | Links inline, no siempre consistentes |
| Perplexity | RAG nativo en cada query | Citas numeradas, siempre presentes |
| Google AI Overviews | Integración con índice de Google | Cards de fuentes debajo |
| Claude | Documentos subidos + (próximamente) web | Referencias al documento |
| Microsoft Copilot | Búsqueda Bing integrada | Footnotes numerados |
Optimización para RAG: fundamentos del GEO
Si entiendes RAG, entiendes por qué el GEO funciona como funciona. Para que tu contenido sea recuperado y citado:
1. Ser indexable por crawlers de IA
Asegúrate de que GPTBot, ClaudeBot y otros crawlers puedan acceder a tu contenido. Revisa tu robots.txt y configura llms.txt.
2. Optimizar para vector search
Los sistemas RAG usan embeddings semánticos. Tu contenido debe:
- Tener definiciones claras cerca del inicio
- Usar terminología consistente con las queries de usuarios
- Estructurar información en chunks lógicos de 200-500 palabras
3. Reducir el Cost of Retrieval
Facilita que el sistema extraiga la información necesaria:
- Headings descriptivos (H2, H3) que contengan la pregunta implícita
- Primera oración de cada sección = resumen de esa sección
- Datos estructurados con Schema Markup
4. Establecer autoridad
RAG prioriza fuentes confiables. Construye señales de autoridad:
- Menciones en otras fuentes autoritativas (Surround Sound)
- Datos verificables y citados
- Información de autor y organización (Brand Entity)
Métricas de rendimiento RAG para GEO
- Retrieval rate: ¿Con qué frecuencia tu contenido es recuperado para queries relevantes?
- Citation rate: Cuando es recuperado, ¿con qué frecuencia es citado en la respuesta final?
- Position in citations: ¿Eres la primera fuente citada o la última?
- Quote accuracy: ¿El LLM representa tu información correctamente?
El futuro de RAG
RAG está evolucionando hacia sistemas más sofisticados:
- Multi-hop RAG: Múltiples rondas de recuperación para preguntas complejas
- Agentic RAG: El modelo decide cuándo y qué buscar dinámicamente
- RAG con memoria: Contexto persistente entre sesiones
Para estar preparado, el Método CITA de Agencia GEO incorpora principios de optimización RAG desde la fase de Contenido hasta la Amplificación externa.