RAG es una de las formas más usadas para darle contexto propio a un LLM. buscás información relevante en tus documentos, bases de datos o conocimiento interno y se la pasás al modelo para que responda usando ese contexto. se usa mucho para chats con documentación, asistentes internos, soporte o búsqueda sobre conocimiento privado. armar un RAG básico es relativamente fácil. llevarlo a producción ya implica resolver más cosas: cómo mejorar la búsqueda, cómo observar qué está pasando, cómo proteger los datos y cómo escalarlo. este curso de freeCodeCamp me gustó porque profundiza en esa parte y cubre temas como hybrid search, seguridad, observabilidad, Agentic RAG y GraphRAG. recomiendo.

hasta ahora, podías ser un buen dev sin involucrarte en el producto. cada vez hay menos lugar para eso. el futuro es del product engineer: capacidad técnica + entender a fondo el negocio.