Descripción: El Modelo Basado en Recuperación es un enfoque en el procesamiento de lenguaje natural que se centra en generar respuestas a partir de la recuperación de información relevante de un corpus o base de datos preexistente. Este modelo se basa en la premisa de que, en lugar de generar respuestas completamente nuevas, se pueden encontrar fragmentos de información que ya existen y que son pertinentes a la consulta del usuario. La principal característica de este modelo es su capacidad para acceder a grandes volúmenes de datos y seleccionar la información más relevante, lo que permite ofrecer respuestas más precisas y contextualizadas. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde la información es extensa y variada, ya que permite a los sistemas de inteligencia artificial proporcionar respuestas basadas en datos concretos y verificables. Además, el Modelo Basado en Recuperación puede ser combinado con técnicas de aprendizaje automático para mejorar su eficacia, permitiendo que el sistema aprenda de las interacciones pasadas y ajuste sus criterios de recuperación de información. En resumen, este modelo representa una estrategia eficaz para abordar la complejidad del lenguaje humano, facilitando la interacción entre los usuarios y los sistemas de procesamiento de lenguaje natural.
