# ¿Qué es RAG?

> RAG es el patrón de buscar información relevante en una fuente externa y ponerla en el contexto del modelo antes de que responda. La respuesta se genera con documentos recuperados delante, en lugar de solo con lo aprendido en el entrenamiento.

Fuente: https://skillsagentes.com/glosario/rag
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Área: Visibilidad en IA. Publicado el 2026-09-14. Última revisión: 2026-09-14. También: Retrieval-Augmented Generation, Generación aumentada por recuperación.

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RAG es el patrón de buscar información relevante en una fuente externa y ponerla en el contexto del modelo antes de que responda. La respuesta se genera con documentos recuperados delante, en lugar de solo con lo aprendido en el entrenamiento.

## En corto

- Dos fases: recuperar los fragmentos pertinentes y generar la respuesta con ellos delante.
- La calidad depende sobre todo de la recuperación: con los fragmentos equivocados, el mejor modelo responde mal.
- En un agente con herramientas, buena parte de lo que antes requería RAG lo resuelve una búsqueda o un servidor MCP.

## Qué tiene que ver con la visibilidad

Que las respuestas de los asistentes que citan fuentes funcionan así: recuperan pasajes y los usan. Escribir pasajes autónomos y atribuidos es optimizar precisamente la fase de recuperación, y es la razón por la que un formato de un término por URL rinde tan bien en este contexto.

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## Fuentes

- [Effective context engineering for AI agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents) — Anthropic Engineering. Comprobado el 2026-09-14.
- [Resources](https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/resources) — Model Context Protocol. Comprobado el 2026-09-14.

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[Glosario completo](https://skillsagentes.com/glosario.md) · [Guía de Claude Skills](https://skillsagentes.com/claude-skills.md) · [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)

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