Resultados y Discusión: Evaluación de arquitecturas RAG en repositorios administrativos
La discusión técnica en torno a la evaluación de arquitecturas de generación aumentada por recuperación en la administración pública evidencia que la precisión factual depende directamente de la configuración del corpus documental y de la estrategia de recuperación implementada. Al respecto, el análisis comparativo de corpus especializados demuestra que el alcance de la base de conocimiento modula de forma activa los patrones de evaluación y la fundamentación probatoria mediante citas institucionales (Knowledge Base Scope Matters, 2026). No obstante, los repositorios normativos y administrativos presentan desafíos singulares debido a su marcada heterogeneidad. Tal como señalan las evaluaciones en entornos regulados, ninguna configuración única de recuperación opera de manera óptima sobre todos los formatos documentales; mientras la recuperación híbrida profunda optimiza la búsqueda textual, los conjuntos de datos tabulares y los estudios de caso complejos continúan siendo los principales cuellos de botella para la generación fáctica de respuestas (Corpus-Specific Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, 2026). Asimismo, la viabilidad operativa exige considerar las restricciones de acceso y costes asociadas a modelos propietarios en la nube, impulsando la adopción y despliegue local de modelos de pesos abiertos para garantizar sostenibilidad y control institucional (Building a Robust Retrieval-Augmented Generation Chatbot, 2025). La principal limitación metodológica de estos enfoques radica en la dificultad de extrapolar configuraciones de recuperación específicas a marcos reglamentarios dinámicos que integran flujos no estructurados y bases de datos relacionales simultáneas, lo que demanda protocolos estandarizados de auditoría continua adaptados a la administración pública.