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¿Cómo funciona el RAG? Entender la generación aumentada mediante recuperación

Escrito por

Nanobaly

Publicado el

2024-04-30

Tiempo de lectura

min

El mundo de la inteligencia artificial está lleno de siglas. Recientemente, puede que hayas oído hablar de RAG (por sus siglas en inglés, Retrieval Augmented Generation). RAG es una tecnología que combina la recuperación de información con la generación de texto en modelos de IA. De forma práctica, RAG se utiliza para optimizar los resultados de la IA generativa, dando prioridad a los datos específicos de una organización. Este enfoque innovador permite mejorar las respuestas generadas por los modelos de IA al integrar dinámicamente prompts e información relevante procedente de fuentes externas (y no solo del modelo de lenguaje) en el momento de la generación de texto.

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La introducción de los RAG en el campo de la inteligencia artificial promete transformar la forma en que los sistemas generativos entienden y manipulan el lenguaje natural. Al basarse en una base de datos variada y extensa a la hora de generar respuestas, los RAG permiten una mejora significativa en la calidad y relevancia del contenido generado, allanando el camino para aplicaciones cada vez más sofisticadas en varios sectores empresariales.

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Además, la aplicación de RAG no se limita a la generación de texto, sino que también se extiende a la creación de contenido creativo como la música, lo que demuestra la versatilidad de esta técnica.

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¿Qué es la generación de recuperación aumentada (RAG)?

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La generación aumentada por recuperación es una técnica avanzada en el procesamiento del lenguaje natural. Integra las capacidades de los modelos generativos y extractivos de la inteligencia artificial. Se caracteriza por la combinación de herramientas que permiten recuperar información y generar texto, ofreciendo respuestas ricas y contextualizadas. El modelo RAG utiliza un modelo de recuperación acoplado a un modelo generativo, como un modelo de lenguaje grande (LLM), para extraer información y generar texto coherente y legible.

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Este método mejora significativamente la experiencia de búsqueda al agregar contexto de fuentes de datos adicionales y enriquecer la base de datos de LLM sin necesidad de volver a entrenar el modelo. Las fuentes de información pueden incluir información reciente de Internet no incluida en el proceso de formación del LLM, un contexto específico o patentado o documentos internos confidenciales.

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El RAG es particularmente útil para diversas tareas, como responder preguntas y generar contenido, ya que permite al sistema de inteligencia artificial utilizar fuentes de información externas para obtener respuestas más precisas y contextuales. Utiliza metodologías de búsqueda, a menudo semánticas o híbridas, para satisfacer la intención del usuario y proporcionar resultados más relevantes.

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Por último, el RAG crea bases de datos de conocimiento específicas para la empresa que pueden actualizarse continuamente para ayudar a la IA generativa a proporcionar respuestas contextuales y apropiadas. Esta técnica supone un avance significativo en el campo de la IA generativa y los modelos lingüísticos de gran tamaño, ya que combina recursos internos y externos para conectar los servicios de IA con recursos técnicos actualizados.

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Los beneficios de RAG para la inteligencia artificial generativa

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Los modelos RAG ofrecen una multitud de beneficios para la IA generativa, ya que mejoran la precisión y la relevancia de las respuestas y, al mismo tiempo, reducen los costos y la complejidad del proceso de entrenamiento de la IA. Estos son algunos de los principales beneficios que identificamos:

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Precisión y contextualización: Los modelos RAG son capaces de proporcionar respuestas precisas y contextuales al sintetizar información de múltiples fuentes. Esta capacidad de procesar e integrar diversos conocimientos hace que las respuestas de la IA sean más relevantes.
Efectividad : A diferencia de los modelos tradicionales que requieren enormes conjuntos de datos para el aprendizaje, los modelos RAG utilizan fuentes de conocimiento preexistentes, lo que facilita y reduce el coste de su formación.
Actualización y flexibilidad: Los modelos RAG pueden acceder a bases de datos actualizadas o corpus externos, lo que proporciona información actualizada que no está disponible en los conjuntos de datos estáticos en los que normalmente se capacita a los LLM.
Gestión de sesgos : Al seleccionar cuidadosamente diversas fuentes, los modelos RAG pueden reducir los sesgos presentes en los LLM entrenados en conjuntos de datos potencialmente sesgados. Esto contribuye a la generación de respuestas más justas, equitativas u objetivas.
Reducción del riesgo de error: Al reducir la ambigüedad en las solicitudes de los usuarios y al minimizar los riesgos de errores de modelo, también conocidos como»alucinaciones», los modelos RAG mejoran la confiabilidad de las respuestas generadas.
Aplicabilidad a las tareas de procesamiento del lenguaje natural: Los beneficios de los modelos RAG no se limitan a la generación de texto, sino que se extienden a diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, que mejora el rendimiento general de los sistemas de IA en áreas diversas y, a veces, muy específicas.

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💡 Estas ventajas posicionan a los modelos RAG como una solución potente y versátil superar los desafíos tradicionales de la IA generativa y, al mismo tiempo, abrir nuevas posibilidades de aplicación en varios sectores. Además, las soluciones RAG ofrecen tecnologías avanzadas para administrar datos no estructurados, conectarse a varias fuentes de datos y creación de soluciones de IA generativa personalizadas, lo que marca una evolución significativa desde la investigación tradicional de palabras clave hasta las tecnologías de búsqueda semántica.

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Implementación de RAG

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La implementación de RAG requiere una combinación de habilidades de programación y desarrollo de software y un conocimiento profundo del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Esta tecnología utiliza bases de datos vectoriales para codificar y buscar rápidamente nuevos datos para integrarlos en el modelo de lenguaje grande (LLM). El proceso implica vectorizar los datos y almacenarlos en una base de datos vectorial para una recuperación rápida y contextual de la información.

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Pasos de implementación de RAG

Selección de fuentes de datos : Elija fuentes relevantes que proporcionen información actualizada y contextual.
Desglose de datos (Fragmentación de datos) : Segmente los datos en fragmentos fáciles de manipular que puedan procesarse e indexarse de manera eficaz.
Vectorización : Convierte los datos en representaciones numéricas que se puedan recuperar y comparar fácilmente.
Creación de enlaces : Cree conexiones entre las fuentes de datos y los datos generados para garantizar una integración fluida.

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Desafíos y mejores prácticas

La configuración del RAG puede ser un desafío, debido a la complejidad del modelo utilizado, los desafíos asociados con la preparación de los datos y la necesidad de una integración cuidadosa con los modelos lingüísticos. Integración perfecta en los flujos de trabajo existentes de MLOP es esencial para el éxito de la implementación.

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💡 ¿Lo sabías?

RAG puede utilizarse para ayudar a abogados y juristas a redactar documentos legales, como contratos o informes jurídicos, basándose en bases de datos que contienen jurisprudencia y textos legales. Por ejemplo, cuando un abogado trabaja en un contrato complejo, el sistema RAG puede buscar cláusulas similares utilizadas en casos comparables o situaciones jurídicas análogas (o en un contrato anterior si se trata del mismo cliente). Luego, integra esa información para ayudar a redactar un contrato que no solo cumpla con los requisitos legales específicos, sino que también esté optimizado para proteger los intereses del cliente en contextos similares identificados previamente.

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Algunos usos innovadores de RAG en varios sectores

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RAG está encontrando aplicaciones innovadoras, si no revolucionarias, en muchos sectores. Tiene el potencial de transformar las interacciones y los procesos mediante su capacidad de proporcionar respuestas precisas y contextuales. Estas son algunas aplicaciones interesantes que hemos identificado:

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En el campo de la salud : En medicina, RAG mejora el proceso de diagnóstico al recuperar automáticamente los registros médicos relevantes y generar diagnósticos precisos. Esto permite mejorar la calidad de la atención y la rapidez de las intervenciones médicas.
Servicio al cliente : En el campo del servicio al cliente, el RAG mejora significativamente la interacción con el cliente al ofrecer respuestas personalizadas y contextuales, que van más allá de las interacciones predefinidas y contribuyen a la mejora de satisfacción del cliente.
Comercio electrónico : En el sector del comercio electrónico, RAG permite personalizar la experiencia de compra al comprender los comportamientos y las preferencias de los clientes, ofreciendo así recomendaciones de productos a medida y estrategias de marketing específicas. También facilita la creación de artículos de marketing, como publicaciones de blog y descripciones de productos, utilizando datos de investigación relevantes para llegar al público objetivo. Esta capacidad de generar artículos de marketing personalizados basados en datos relevantes permite a las empresas comunicarse mejor con su público objetivo, proporcionando contenido que realmente se adapte a sus necesidades y preferencias.
Finanzas : En finanzas, modelos especializados como Bloomberg GPT, capacitados en grandes corporaciones financieras, mejoran la precisión de las respuestas proporcionadas por los modelos lingüísticos, haciendo que las consultas financieras sean más confiables y relevantes.

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💡 Estos usos demuestran la versatilidad y eficacia del RAG en la mejora de los procesos y servicios en diferentes áreas. Esto promete una transformación profunda de las prácticas sectoriales mediante el uso de inteligencia artificial avanzada. La variedad de temas que pueden beneficiarse de la tecnología RAG es enorme y abarca áreas específicas o principales.

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Desafíos y consideraciones sobre el RAG

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Integración y calidad de datos en el RAG

Uno de los principales desafíos de RAG radica en la integración eficiente de la información recuperada en el proceso de generación de texto. La calidad y la relevancia de la información recuperada son importantes para garantizar la precisión de las respuestas generadas por los modelos. Además, alinear esta información recuperada con el resto de la respuesta generada puede resultar complejo, lo que a veces puede provocar errores, las famosas «alucinaciones» de la IA.

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Consideraciones éticas y de confidencialidad

Los modelos RAG deben navegar por las turbias aguas de las consideraciones éticas y la confidencialidad. El uso de fuentes de información externas plantea dudas sobre la gestión de datos privados y la propagación de información sesgada o falsa, especialmente si las fuentes externas contienen dicha información. ¡Tenga cuidado de identificar las noticias falsas! La dependencia de fuentes de conocimiento externas también puede aumentar los costos de procesamiento de datos y complicar la integración de los componentes de recuperación y generación.

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Mejora continua y actualización de los conocimientos

Para abordar las limitaciones de los principales modelos lingüísticos, como la precisión de la información y la relevancia de las respuestas, la mejora continua es esencial. Cada iteración tiene como objetivo aumentar la eficiencia y la precisión del RAG. Además, la base de conocimientos del RAG se puede actualizar de forma continua sin incurrir en costos significativos, lo que permite mantener una base de datos contextual rica y continuamente actualizada.

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En conclusión

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En este artículo, exploramos cómo RAG, o Generation Augmented by Retrieval, está revolucionando las prácticas de IA generativa al superar las limitaciones de los primeros modelos de procesamiento del lenguaje natural. Esta tecnología promete no solo mejorar la precisión, la relevancia y la eficacia de las respuestas generadas por la IA, sino también reducir los costos y la complejidad asociados a los modelos de capacitación. Las implicaciones del RAG se extienden a varios sectores, lo que demuestra su potencial para transformar profundamente las prácticas de muchos sectores, mediante el uso de IA generativas que ofrecen respuestas más precisas y contextuales, enriquecidas con una amplia gama de datos verificados (¡idealmente!).

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Sin embargo, como ocurre con cualquier avance tecnológico, la implementación de RAG presenta desafíos, especialmente en términos de integración, calidad de la información recuperada y consideraciones éticas y de confidencialidad. A pesar de estos obstáculos, el futuro de RAG en la mejora de los sistemas de IA generativa es prometedor. En Innovatiana, apoyamos a varias empresas en el perfeccionamiento de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y estamos seguros de que RAG desempeñará un papel importante en la evolución continua del procesamiento del lenguaje natural y los LLM, ¡allanando el camino para sistemas de IA aún más sofisticados y efectivos!

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Preguntas frecuentes

¿Qué es RAG en el ámbito de la inteligencia artificial?

RAG, que significa "retrieval augmented generation" (generación aumentada por recuperación), es un método utilizado para mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial generativa. Esta técnica combina la capacidad de generación de texto de un modelo de IA con la recuperación de información relevante desde una base de datos externa. Cuando se realiza una consulta, el sistema primero busca pasajes relevantes en la base de datos y luego utiliza esa información para generar una respuesta más informada y precisa.

¿Cómo funciona el RAG?

En un sistema RAG, el modelo generativo y el modelo de recuperación trabajan de manera integrada. Cuando se plantea una pregunta, el componente de recuperación busca información relevante en una base de datos extensa. Esa información se pasa luego al modelo generativo, que la incorpora para producir una respuesta coherente y detallada. Este proceso no solo genera respuestas más precisas y completas, sino también más naturales y enriquecidas con datos específicos que no están almacenados directamente en el modelo (que, por su naturaleza, es estático).

¿Cuáles son las ventajas del RAG?

Una de las principales ventajas de RAG es su capacidad para ofrecer respuestas más precisas y con mayor contexto que un sistema generativo clásico. Al apoyarse en datos externos, puede cubrir una gama más amplia de temas y proporcionar detalles específicos que mejoran la calidad y credibilidad de las respuestas. Además, RAG es especialmente útil en campos que requieren conocimientos especializados o información actualizada.

¿Qué aplicaciones tiene el RAG?

Las aplicaciones de RAG son variadas, incluyendo asistentes virtuales personalizados, generación automática de contenido, atención al cliente y sistemas de recomendación. Por ejemplo, en el ámbito médico, un sistema RAG puede ayudar a proporcionar respuestas basadas en las últimas publicaciones científicas.

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Referencias

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