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¿Cómo funciona la RAG? Comprender la generación aumentada por recuperación

Escrito por

Nanobaly

Publicado el

2024-04-30

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El mundo de la inteligencia artificial está lleno de siglas. Recientemente, habrá oído hablar de RAG (por Generación Aumentada de Recuperación). RAG es una tecnología que fusiona la recuperación de información con la generación de texto en modelos de IA. Si tuviéramos que explicárselo de forma pragmática, RAG se utiliza para optimizar los resultados de la IA generativa centrándose en los datos específicos de una organización. Este enfoque innovador mejora las respuestas generadas por los modelos de IA al permitir la integración dinámica de indicaciones e información relevante de fuentes externas (no sólo el modelo lingüístico) en el momento de la generación del texto.

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La introducción de las GAR en el campo de la inteligencia artificial promete transformar la forma en que los sistemas generativos entienden y manipulan el lenguaje natural. Al recurrir a una base de datos variada y extensa a la hora de generar respuestas, las GAR permiten mejorar notablemente la calidad y pertinencia de los contenidos generados, allanando el camino para aplicaciones cada vez más sofisticadas en diversos sectores.

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

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¿Qué es la Generación Aumentada de Recuperación (RAG)?

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La generación aumentada por recuperación es una técnica avanzada de procesamiento del lenguaje natural. Integra las capacidades de los modelos de inteligencia artificial generativa y extractiva. Se caracteriza por la combinación de herramientas de recuperación de información y generación de texto, ofreciendo respuestas ricas y contextuales. El modelo RAG utiliza un modelo de recuperación acoplado a un modelo de generación, como un gran modelo lingüístico (LLM)para extraer información y generar un texto coherente y legible.

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Este método mejora significativamente la experiencia de búsqueda al añadir contexto procedente de fuentes de datos adicionales y enriquecer la base del 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 entrenamiento del LLM, contexto específico y/o propietario, o documentos internos confidenciales.

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La GAR es especialmente útil para tareas como la respuesta a preguntas y la generación de contenidos, ya que permite al sistema de IA utilizar fuentes de información externas para obtener respuestas más precisas y contextuales. Utiliza metodologías de búsqueda, a menudo semánticas o híbridas, para responder a la intención del usuario y ofrecer resultados más pertinentes.

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

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Ventajas de la RAG para la inteligencia artificial generativa

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Los modelos RAG ofrecen multitud de ventajas para la IA generativa, ya que mejoran la precisión y pertinencia de las respuestas al tiempo que reducen el coste y la complejidad del proceso de entrenamiento de la IA. Algunas de las principales ventajas que hemos identificado son:

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Precisión y contextualización: Los modelos GAR son capaces de ofrecer respuestas precisas y contextuales sintetizando información de múltiples fuentes. Esta capacidad de procesar e integrar conocimientos diversos hace que las respuestas de la IA sean más pertinentes.
Eficacia : a diferencia de los modelos tradicionales, que requieren enormes conjuntos de datos para aprender, los modelos RAG utilizan fuentes de conocimiento preexistentes, lo que facilita y abarata su entrenamiento.
Capacidad de actualización y flexibilidad: los modelos GAR pueden acceder a bases de datos actualizadas o corpus externos, lo que proporciona información actual que no está disponible en los conjuntos de datos estáticos en los que suelen entrenarse los LLM.
Gestión de sesgos : al seleccionar cuidadosamente diversas fuentes, los modelos GAR pueden reducir los sesgos presentes en los LLM entrenados en conjuntos de datos potencialmente sesgados. Esto contribuye a generar respuestas más precisas, justas u objetivas.
Reducción del riesgo de error: Al reducir la ambigüedad en las consultas de los usuarios y minimizar el riesgo de errores de modelo, también conocidos comoalucinaciones", los modelos RAG mejoran la fiabilidad de las respuestas generadas.
Aplicabilidad a tareas de procesamiento del lenguaje natural: Las ventajas de los modelos RAG no se limitan a la generación de texto, sino que se extienden a una variedad de procesamiento automático del lenguaje naturalEsto mejora el rendimiento general de los sistemas de IA en una variedad de dominios a veces muy específicos.

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Estas ventajas posicionan a los modelos RAG como una solución potente y versátil para superar los retos tradicionales de la IA generativa, al tiempo que abren nuevas posibilidades de aplicación en diversos sectores. Además, las soluciones RAG ofrecen tecnologías avanzadas para la gestión de datos no estructurados, la conexión a diversas fuentes de datos y la creación de soluciones de IA generativa personalizadas, lo que supone un avance significativo desde la búsqueda tradicional por palabras clave hacia las tecnologías de búsqueda semántica.

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Aplicación del GAR

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La implementación de la GAR requiere una combinación de conocimientos de programación/desarrollo de software y una profunda comprensión del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Esta tecnología utiliza bases de datos vectoriales para codificar y buscar rápidamente nuevos datos que integrar en el Modelo de Lenguaje Amplio (LLM). El proceso consiste en vectorizar los datos y almacenarlos en una base de datos vectorial para recuperar información rápidamente y en función del contexto.

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Fases de aplicación del GAR

Selección de fuentes de datos: elija fuentes pertinentes que proporcionen información actualizada y contextual.
Agrupación de datosAgrupación de datos): Segmenta los datos en fragmentos fáciles de manejar que pueden procesarse e indexarse con eficacia.
Vectorización: conversión de datos en representaciones digitales que puedan recuperarse y compararse fácilmente.
Creación de enlaces: Crear conexiones entre las fuentes de datos y los datos generados para garantizar una integración perfecta.

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Retos y buenas prácticas

La aplicación de la GAR puede resultar complicada, debido a la complejidad del modelo utilizado, los retos asociados a la preparación de los datos y la necesidad de una cuidadosa integración con los modelos lingüísticos. La integración perfecta en los MLOps es esencial para el éxito de la implantación.

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💡 ¿Lo sabías?

La RAG puede utilizarse para ayudar a abogados y profesionales del Derecho a redactar documentos jurídicos, como contratos o escritos judiciales, a partir de bases de datos que contengan precedentes y textos legales. Por ejemplo, cuando un abogado está trabajando en un contrato complejo, el sistema RAG puede buscar cláusulas contractuales similares utilizadas en casos comparables o situaciones jurídicas parecidas (o en un contrato anterior, si se trata del mismo cliente). A continuación, integra esta información para ayudar a redactar un contrato que no sólo cumpla los requisitos legales específicos, sino que también esté optimizado para proteger los intereses del cliente en circunstancias similares en el pasado.

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Algunos usos innovadores de la GAR en diversos sectores

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El GAR tiene aplicaciones innovadoras, por no decir revolucionarias, en muchos sectores. Tiene el potencial de transformar interacciones y procesos gracias a su capacidad de dar respuestas precisas y contextuales. He aquí algunas de las interesantes aplicaciones que hemos identificado:

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Sanidad : en medicina, la GAN mejora el proceso de diagnóstico recuperando automáticamente los historiales médicos pertinentes y generando diagnósticos precisos. Esto mejora la calidad de la atención y la rapidez de las intervenciones médicas.
Atención al cliente: En el ámbito de la atención al cliente, RAG mejora significativamente la interacción con los clientes ofreciendo respuestas personalizadas y contextuales, yendo más allá de las interacciones predefinidas y ayudando a mejorar la la satisfacción del cliente.
Comercio electrónico: En el sector del comercio electrónico, RAG permite personalizar la experiencia de compra al comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes, proporcionando recomendaciones de productos a medida y estrategias de marketing específicas. También facilita la creación de artículos de marketing, como entradas de blog y descripciones de productos, basados en datos de búsqueda 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 contenidos que realmente resuenen con sus necesidades y preferencias.
Finanzas: En finanzas, modelos especializados como BloombergGPTentrenados en enormes corpus financieros, mejoran la precisión de las respuestas proporcionadas por los modelos lingüísticos, haciendo que las consultas financieras sean más fiables y pertinentes.

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Estos usos demuestran la versatilidad y eficacia de la GAN para mejorar procesos y servicios en distintos ámbitos. Esto promete una profunda transformación de las prácticas de la industria mediante el uso de inteligencia artificial avanzada. El abanico de temas que pueden beneficiarse de la tecnología GAN es inmenso, y abarca tanto nichos como áreas dominantes.

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Retos y consideraciones del GAR

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Integración y calidad de los datos en el GAR

Uno de los principales retos de la GAN es la integración eficaz de la información recuperada en el proceso de generación de textos. La calidad y relevancia de la información recuperada es importante para garantizar la precisión de las respuestas generadas por los modelos. Además, alinear esta información recuperada con el resto de la respuesta generada puede ser complejo, lo que a veces puede dar lugar a errores: las famosas "alucinaciones" de la IA.

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Consideraciones éticas y de confidencialidad

Los modelos GAR tienen que navegar por las turbias aguas de las consideraciones éticas y la confidencialidad. El uso de fuentes externas de información plantea dudas sobre la gestión de datos privados y la propagación de información sesgada o falsa, sobre todo si las fuentes externas contienen ese tipo de información [10]. ¡Cuidado con identificar las noticias falsas! La dependencia de fuentes de conocimiento externas también puede aumentar el coste del procesamiento mecánico de los datos y complicar la integración de los componentes de recuperación y generación.

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Mejora continua y actualización de conocimientos

Para superar las limitaciones de los grandes modelos lingüísticos, como la precisión de la información y la pertinencia de las respuestas, es esencial la mejora continua. Cada iteración pretende mejorar la eficacia y precisión de la GAR. Además, la base de conocimientos de la GAR puede actualizarse continuamente sin incurrir en costes 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 la RAG, o Generación Aumentada por Recuperación, está revolucionando las prácticas de la IA generativa al superar las limitaciones de los primeros modelos de procesamiento del lenguaje natural. Esta tecnología promete no sólo mejorar la precisión, pertinencia y eficacia de las respuestas generadas por las IA, sino también reducir los costes y la complejidad asociados al entrenamiento de los modelos. Las implicaciones de la GAN se extienden a toda una serie de sectores, lo que ilustra su potencial para transformar profundamente las prácticas de muchas industrias, mediante el uso de la IA generativa para ofrecer respuestas más precisas y contextuales, enriquecidas por una amplia gama de datos verificados (¡idealmente!).

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Sin embargo, como ocurre con cualquier avance tecnológico, la aplicación de la GAN presenta retos, sobre todo en términos de integración, calidad de la información recuperada y consideraciones éticas y de confidencialidad. A pesar de estos obstáculos, el futuro de la GAN en la mejora de los sistemas de IA generativa es prometedor. En Innovatianaapoyamos a varias empresas en el perfeccionamiento de modelos lingüísticos a gran escala (LLM), y estamos convencidos de que la RAG desempeñará un papel importante en la evolución en curso del procesamiento automático del lenguaje natural y los LLM, ¡preparando el camino para sistemas de IA aún más sofisticados y eficaces!

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Preguntas más frecuentes

¿Qué es la GAR en el campo de la inteligencia artificial?

RAG, acrónimo de "retrieval augmented generation", es un método utilizado para mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial generativa. Esta técnica consiste en combinar las capacidades de generación de texto de un modelo de inteligencia artificial con la extracción de información pertinente de una base de datos externa. Cuando se plantea una consulta al sistema, el GAR busca primero en la base de datos los pasajes pertinentes y luego utiliza esta información para generar una respuesta más informada y precisa.

¿Cómo funciona el GAR?

En un sistema GAR, el modelo de generación y el modelo de búsqueda funcionan de forma integrada. Inicialmente, cuando se formula una pregunta, el modelo de búsqueda escanea una gran base de datos para encontrar información relevante relacionada con la pregunta. A continuación, esta información se transmite al modelo de generación, que la integra para producir una respuesta coherente y detallada. Este proceso no sólo permite generar respuestas más precisas, más completas y más naturales, sino también enriquecerlas con detalles específicos que no se almacenan directamente en el modelo de generación (que es, por naturaleza, bastante estático).

¿Cuáles son las ventajas del GAR?

Una de las principales ventajas del GAR es su capacidad para proporcionar respuestas más precisas y ricas en contexto que un sistema de generación tradicional. Al basarse en datos externos, puede abarcar una gama más amplia de temas y proporcionar detalles específicos que mejoran la calidad y la credibilidad de las respuestas. Además, el GAR puede ser especialmente útil en ámbitos que requieren conocimientos específicos o respuestas basadas en datos actualizados.

¿Para qué aplicaciones puede utilizarse el GAR?

Las aplicaciones de la GAR son diversas y van desde la asistencia virtual personalizada a la creación automatizada de contenidos, la atención al cliente y los sistemas de recomendación. Por ejemplo, en el ámbito médico, un sistema RAG puede ayudar a dar respuestas basadas en las últimas publicaciones de investigación.

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