Causas raíz que ocasionan que los sistemas RAG fallen /

Cuatro causantes de fallos en soluciones RAG 

Los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) se han convertido en una de las arquitecturas más prometedoras para construir asistentes de IA basados en conocimiento, cuando requerimos respuestas más especificas sobre algún dominio. Sin embargo, al llevarlos a producción, muchas organizaciones descubren que su desempeño real no es tan confiable como parecía en las pruebas.

Estos son los principales errores de raíz,  que pueden ocasionar un relevante aumento en los parámetros de precisión y la utilidad de un sistema.

1. Knowledge Drift — Cuando la verdad de ayer se vuelve la mentira de hoy

Descripción:
Ocurre cuando la información de referencia cambia, pero el sistema RAG sigue usando datos o estructuras antiguas.

Consecuencias:

• Respuestas desactualizadas o incorrectas.

• Errores en consultas a bases de datos modificadas.

Ejemplo:
Un asistente financiero que aún reporta tasas de interés del 4% cuando el valor actual es del 5.5%, o una herramienta de texto a SQL que intenta consultar una tabla que ya no existe.

2. Retrieval Decay — Muerte por crecimiento de datos

Descripción:
A medida que el volumen de información crece, el motor de recuperación pierde precisión o velocidad.

Consecuencias:

• Recuperación de resultados redundantes o irrelevantes.

• Dificultad para encontrar datos clave.

• Latencia cada vez mayor.

Ejemplo:
Un sistema de análisis comercial que, ante millones de registros, devuelve siempre los mismos comerciantes principales y omite información crítica por limitaciones de contexto.

3.  Irrelevant Chunks — El problema de la sobrecarga de información

Descripción:
El sistema recupera fragmentos de texto demasiado largos o poco relevantes, saturando al modelo generativo.

Consecuencias:

• El LLM se “confunde” y alucina respuestas.

• Se desperdician recursos de cómputo.

Ejemplo:
El usuario pide una definición breve y recibe una explicación de 10 páginas que no responde directamente a su pregunta.

4. Evaluation Gap — Volar a ciegas

Descripción:
Sin mecanismos de monitoreo y retroalimentación, el desempeño del sistema se degrada sin que nadie lo note.

Consecuencias:

• Falta de métricas objetivas de precisión y relevancia.

• La calidad del sistema cae hasta que los usuarios dejan de confiar en él.

Ejemplo:
Un chatbot de soporte que, con el tiempo, empieza a dar respuestas menos útiles sin que el equipo lo detecte a tiempo.

5. Retrieval Bias — El sesgo de recuperación

Descripción:
En sistemas RAG modernos, el sesgo de los modelos de búsqueda o embeddings puede hacer que solo se recuperen documentos con ciertos patrones lingüísticos o perspectivas, ignorando fuentes igualmente válidas pero con otra redacción o estilo.

Consecuencias:

• Respuestas parciales o tendenciosas, especialmente en dominios complejos.

• Reducción de la diversidad y representatividad de la información recuperada.

Ejemplo:
Un sistema legal o médico que prioriza textos en inglés o con determinada terminología, dejando fuera documentos relevantes en otros idiomas o con enfoques distintos.

Resumen de las Causas Raíz

Conclusiones

Los sistemas RAG no fallan porque la tecnología sea deficiente, sino porque su contexto cambia más rápido que su conocimiento.
La clave está en diseñar soluciones adaptativas y evaluables:

• Detectar cambios en los datos o esquemas.

• Optimizar la segmentación de la búsqueda.

• Ajustar dinámicamente el tamaño del contexto.

• Incorporar métricas de retroalimentación y control de sesgos.

Solo así podremos construir RAGs verdaderamente robustos, capaces de aprender y evolucionar con la misma rapidez que la información que los alimenta.

Fuentes relacionadas:

1. why rag fails in production. https://www.aiacceleratorinstitute.com/why-rag-fails-in-production-and-how-to-fix-it/

2. LLM's show amplified cognitive biases in moral decision-making: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2412015122