Grounding y RAG en Google Cloud
Anclar las respuestas del modelo en fuentes verificables —datos propios, de terceros o del mundo— eligiendo entre RAG prebuilt, RAG APIs o grounding con Google Search según el origen del dato.
1. El problema de negocio
Un servicio de información al paciente de una red de farmacias quiere que un asistente responda con precisión sobre la disponibilidad y las condiciones de cada medicamento en su catálogo interno, que se actualiza a diario. Las respuestas actuales del asistente se basan solo en lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento y ya no coinciden con el catálogo real.
2. Solución de Google
- Servicio
- RAG prebuilt con Agent Search
- Capa
- Plataforma
- Por qué
- Agent Search cubre los pasos de recuperación, aumento, generación e iteración del RAG: busca la ficha vigente del catálogo, la inyecta en el prompt, genera la respuesta y puede repetir la búsqueda si hace falta, sin reentrenar nada y con un esfuerzo operativo mínimo para el equipo.
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Capa 5Aplicaciones
La parte con la que interactúa el usuario final.
- Gemini app
- Gemini Enterprise
- Gemini for Google Workspace
- Gemini Notebook
- Gemini for Google Cloud
Capa 4Agentes
Software que persigue un objetivo usando un modelo y herramientas.
- Agentes en Agent Platform
- Customer Engagement Suite
Capa 3Plataforma[Capa de esta lección]
APIs, gestión de datos y despliegue de modelos; abstrae la infraestructura.
- Agent Studio
- Agent Search
- Model Garden
- Agent Platform AutoML
- RAG Engine
- Agent Runtime
Capa 2Modelos
Algoritmos entrenados con grandes volúmenes de datos que generan contenido.
- Gemini
- Gemma
- Imagen
- Veo
Capa 1Infraestructura
Cómputo y almacenamiento físico para entrenar y servir modelos.
- AI Hypercomputer
- Cloud TPU
- GPU
- Centros de datos de Google
3. Límites
- No la uses si
- Los datos que hay que consultar no son propios de la farmacia, sino información pública y actual de la web.
- Variable que fuerza el cambio
- Frescura del dato
- Alternativa
- Grounding con Google Search, cuando la respuesta depende de datos del mundo en lugar del catálogo propio.
4. La trampa del examen
- [✗] Distractor
- Reentrenar el modelo cada cierto tiempo con el catálogo actualizado de medicamentos para que responda con los datos más recientes.
- Por qué tienta
- Parece garantizar que el modelo conoce el catálogo más reciente.
- Por qué es incorrecto
- El catálogo cambia a diario y un reentrenamiento periódico siempre queda desfasado entre ciclos; RAG consulta el dato vigente en cada pregunta, sin reentrenar nada.