Artículo divulgativo del Dickinson College que explica qué es la recuperación aumentada por generación (RAG) y por qué importa en la enseñanza de lenguas: la diferencia entre un modelo que responde con lo que sabe y uno que consulta los documentos del curso antes de responder. El problema de partida es conocido —los chatbots contestan con vocabulario y estructuras muy por encima del nivel del grupo— y la instrucción de ceñirse a unas páginas del manual no basta para evitarlo.
Los autores lo muestran con un caso práctico de chino: un personaje conversacional creado en Mizou, con su prompt de configuración completo, al que se pide usar solo el vocabulario y la gramática de las cincuenta primeras páginas del manual. La comparación de la misma respuesta con RAG y sin él deja ver el efecto: sin anclaje documental el bot introduce léxico no estudiado; con él se mantiene dentro del manual. El artículo describe también el chatbot propio que la institución aloja con la API de OpenAI.
Incluye además un prompt de generación de exámenes por secciones para NotebookLM, con el tipo de ejercicio, el número de ítems y la fuente indicados en cada bloque.
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