Los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) a menudo tienen dificultades en el paso final de generación, donde las alucinaciones y las citas desalineadas degradan la calidad de la salida. Este artículo aborda tres áreas clave: diseño de prompts para guiar al modelo hacia respuestas fieles, supresión de alucinaciones mediante decodificación restringida y anclaje contextual, y alineación de citas para garantizar que cada afirmación sea rastreable hasta los documentos recuperados. Para los desarrolladores que construyen pipelines RAG de producción, estas técnicas son esenciales para la confiabilidad. Los consejos son prácticos y están basados en la experiencia de implementación real, lo que los convierte en una referencia valiosa para los ingenieros de IA.
Técnicas prácticas para optimizar la generación RAG: diseño de prompts, mitigación de alucinaciones y alineación de citas.