Aquí se incluye una nueva revisión sistemática de RAG (Retrieval Enhancement Generation) en aplicaciones empresariales. Las empresas aún tienen un largo camino por recorrer antes de poder aprovechar al máximo el RAG. No dé por sentado que el sistema RAG está listo para la producción en masa. La brecha entre los prototipos en el laboratorio y las implementaciones reales en las empresas es más grande de lo que la mayoría de la gente imagina. Esta revisión sistemática de la literatura analiza 77 estudios de alta calidad sobre los sistemas RAG + LLM en la gestión del conocimiento empresarial y la automatización de documentos, que abarcan publicaciones de 2015 a 2025. Los resultados de la investigación revelan una pila de tecnología centralizada: - El 63,6% de las implementaciones utilizan el modelo GPT. - El 80,5% confía en marcos de recuperación estándar como FAISS o Elasticsearch. - El 66,2% prefiere utilizar infraestructura en la nube para escalar. Sin embargo, la brecha entre «laboratorio y mercado» sigue siendo significativa. Aunque las tareas de recuperación y clasificación a menudo utilizan métodos de validación rigurosos, como la validación cruzada de k-fold (93,5%), la evaluación generativa se basa principalmente en conjuntos de datos estáticos de reserva debido a limitaciones computacionales. Sólo el 13% de la investigación implementó prototipos RAG en entornos empresariales del mundo real. Actualmente hay cinco desafíos principales recurrentes: - Control de alucinaciones (48,1% de los estudios). - Privacidad y seguridad de datos (37,7%). - Latencia y escalabilidad (31,2%). - Adaptación del dominio (23,4%). - El impacto empresarial es difícil de medir (15,6%). Las métricas técnicas estuvieron bien cubiertas: la precisión, la recuperación y la exactitud aparecieron en el 80,5% de los estudios, y ROUGE y BLEU aparecieron en el 44,2%. Sin embargo, solo el 19,5% de los estudios incluyeron evaluaciones de colaboración hombre-máquina, y los estudios de casos reales que midan los resultados de los usuarios finales siguen siendo escasos. El ajuste fino de los datos específicos del dominio generalmente produce una mejora del 10 al 20 % en la ganancia factual en comparación con los métodos de cero disparos. La recuperación híbrida (que combina vectores densos con gráficos de conocimiento) apareció en el 23,1% de los estudios y, en general, mejoró la interpretabilidad y la precisión. Esta investigación proporciona una hoja de ruta basada en datos para cerrar la brecha entre los prototipos académicos y los sistemas de producción. Esta tecnología funciona en entornos controlados; sin embargo, la recuperación que preserva la privacidad, la latencia por debajo de los 100 milisegundos y un marco de evaluación centrado en el negocio siguen siendo desafíos abiertos para la implementación empresarial. 🔖 Enlace del informe:
