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# Paso 4: RAG - Búsqueda + Generación
```typescript
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { HumanMessage, SystemMessage } from "@langchain/core/messages";
const llm = new ChatOpenAI({ model: "gpt-4.1-mini" });
// Buscar contexto relevante
const pregunta = "¿Cómo resetear la contraseña?";
const docs = await vectorStore.similaritySearch(pregunta, 3);
const contexto = docs.map(d => d.pageContent).join("\n\n");
// Generar respuesta con contexto
const respuesta = await llm.invoke([
new SystemMessage(
`Responde basándote SOLO en este contexto:\n\n${contexto}`
),
new HumanMessage(pregunta),
]);
console.log(respuesta.content);
```
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<div class="mt-4 p-3 bg-purple-500/10 rounded text-sm">
Esto es RAG: **recuperar** contexto relevante y pasárselo al LLM para que **genere** la respuesta
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