La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora los modelos de lenguaje de gran tamaño al incorporar datos de bases de conocimiento externas para mejorar la precisión y la relevancia de los resultados sin necesidad de repetir el entrenamiento. Por ello, es eficiente y puede adaptarse a ámbitos específicos.
El término "generación aumentada por recuperación" se acuñó en un artículo de 2020 escrito por Patrick Lewis. En el documento, Lewis habló por primera vez de un método que ampliaba significativamente las capacidades de los modelos de IA generativa al integrarlos con fuentes de conocimiento externas. Esta integración se había diseñado para mejorar la precisión y aplicabilidad de los modelos en varios contextos, llevando a la RAG a un área de investigación y aplicación en rápida expansión.
El término "generación aumentada por recuperación" describe con precisión la función central de la metodología: potenciar el proceso generativo de los modelos de IA a través de la recuperación de datos externos. El concepto no tardó en ganar popularidad, y se produjo una adopción generalizada en los ámbitos académico y comercial. En la actualidad, la RAG está detrás de numerosos sistemas de IA, tanto en entornos de investigación como en aplicaciones del mundo real, y representa una evolución decisiva en la forma en que se utilizan y desarrollan los modelos generativos.
La RAG comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes, como sitios web, bases de datos o documentos. A continuación, esos datos se convierten en un formato que el modelo pueda buscar y utilizar, y se crea una especie de biblioteca de conocimientos externa.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) están a la vanguardia de los avances en inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, como los bots de chat inteligentes. Estos modelos están diseñados para comprender y generar texto similar al humano con el objetivo de proporcionar respuestas precisas en varios contextos. Sin embargo, existen algunos retos inherentes a los LLM que afectan a su fiabilidad.
Un problema importante de los LLM es su tendencia a ofrecer respuestas que pueden ser imprecisas, estar obsoletas o basarse en fuentes no fidedignas. Dado que los LLM funcionan con conjuntos de datos fijos, su conocimiento se queda "congelado" en el momento de su última actualización de entrenamiento.
Para responder a estos desafíos, la RAG integra un mecanismo de recuperación que recurre a fuentes de conocimiento externas fiables y actualizadas antes de generar respuestas. Esta manera de trabajar mejora la precisión y la relevancia de la información que proporcionan los LLM, al tiempo que garantiza que las respuestas se basen en datos verificados. De este modo, la RAG mejora la confianza y el control del usuario sobre los resultados de las aplicaciones de IA.
La generación aumentada por recuperación está revolucionando varias funciones empresariales al mejorar la precisión y la personalización de las tareas basadas en IA. Estos son algunos casos de uso clave en los que la RAG está teniendo grandes repercusiones.
La tecnología de RAG transforma el servicio de atención al cliente mediante bots de chat y asistentes virtuales avanzados que proporcionan respuestas más precisas y relevantes a nivel de contexto. Al acceder a la información y los datos más recientes de fuentes acreditadas, estos sistemas de IA pueden ofrecer soluciones rápidas y personalizadas a las consultas de los clientes. Esta capacidad mejora la velocidad de respuesta y aumenta la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
La RAG también ayuda a las empresas a crear contenido relevante y de alta calidad, como publicaciones en blogs, artículos y descripciones de productos. Gracias a su capacidad para extraer e integrar datos de diversas fuentes externas e internas, la RAG garantiza contenidos ricos, atractivos y basados en información contrastada. En consecuencia, esta tecnología supone un ahorro considerable de tiempo y recursos en los procesos de creación de contenidos.
El valor de la RAG para llevar a cabo investigaciones de mercado exhaustivas es incalculable, ya que recopila y analiza información de una amplia variedad de fuentes en línea, como medios de comunicación, informes del sector y redes sociales. Gracias a ello, las empresas pueden anticiparse a las tendencias del mercado y tomar decisiones basadas en datos que se alineen con la dinámica actual del mercado y los comportamientos de los consumidores.
La RAG puede mejorar enormemente el proceso de ventas, ya que ofrece una asistencia virtual que puede acceder y transmitir información sobre los productos, incluidas las especificaciones y los niveles de inventario. Es capaz de responder a las preguntas de los clientes en tiempo real y ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en preferencias e interacciones anteriores. De hecho, incluso puede recuperar reseñas y comentarios de varios canales para ayudar a los consumidores a tomar decisiones de compra fundamentadas.
La RAG puede crear un centro de conocimiento de fácil acceso para mejorar la experiencia de los empleados. Si se integra con las bases de datos internas, la RAG brinda a los empleados información precisa y actualizada sobre cualquier aspecto, desde las políticas de la empresa hasta los procedimientos operativos. De esta manera, el personal está mejor informado, y el hecho de reducir el tiempo que se dedica a buscar información contribuye a optimizar los procesos internos.
Si bien tanto la búsqueda semántica como la RAG mejoran los LLM, tienen funciones diferentes. Para mejorar los LLM, la RAG los integra con fuentes de conocimiento externas, lo que ayuda a generar respuestas precisas y relevantes. Resulta especialmente útil en aplicaciones como el soporte de atención al cliente o la generación de contenido, que requieren información precisa y actualizada.
Por su parte, la búsqueda semántica se centra en comprender la intención y el significado contextual que hay detrás de las consultas. Utiliza la interpretación del lenguaje natural para examinar grandes bases de datos y recuperar la información que coincida a nivel semántico con las consultas de los usuarios.
Mientras que la RAG aprovecha los datos externos para enriquecer los resultados de los LLM, la búsqueda semántica automatiza el proceso de recuperación de datos y gestiona complejidades como las palabras incrustadas o los documentos fragmentados. Esto reduce el trabajo manual de preparación de datos y garantiza la relevancia y la calidad de la información que utilizan los LLM.
Juntas, la RAG y la búsqueda semántica mejoran la funcionalidad y precisión de las aplicaciones de IA, ya que mejoran los procesos de recuperación y generación.
La RAG utiliza varios componentes esenciales de su arquitectura para mejorar la funcionalidad de los LLM.
- La capa de orquestación
Este componente actúa como el coordinador central del sistema de RAG. Procesa la entrada del usuario junto con los metadatos asociados, como el historial de conversaciones. La capa de orquestación dirige las consultas al LLM y gestiona la entrega de la respuesta generada. Esta capa suele integrar varias herramientas y scripts personalizados (a menudo escritos en Python) para garantizar un funcionamiento sin problemas en todo el sistema. - Herramientas de recuperación
Estas herramientas son esenciales para obtener el contexto necesario para basar y justificar las respuestas del LLM. Las herramientas de recuperación incluyen bases de datos que sirven como bases de conocimiento y sistemas basados en API que extraen información relevante. Este tipo de herramientas proporcionan la base objetiva de las respuestas, y garantizan su precisión y relevancia según el contexto. - LLM
El modelo de lenguaje de gran tamaño es el componente principal y genera respuestas basadas en las instrucciones y la información recuperada. Tanto si se aloja en un proveedor externo, como OpenAI, como si trabaja internamente, el LLM utiliza amplios parámetros entrenados con datos para producir resultados con matices y contextualmente adecuados.
La implementación de la generación aumentada por recuperación conlleva una serie de desafíos para las organizaciones. A continuación se indican algunos de los problemas más habituales.
Al ser una tecnología relativamente nueva, la RAG requiere un profundo conocimiento y personal cualificado para implementarla de forma eficaz. Este carácter tan novedoso puede generar incertidumbre en la implementación y la integración con sistemas existentes.
La integración de la RAG en las infraestructuras existentes suele requerir inversiones iniciales tanto en tecnología como en formación. Es posible que las organizaciones tengan que afrontar importantes costes iniciales para adquirir los recursos y los conocimientos específicos.
Es indispensable determinar las formas más eficaces de modelar y estructurar los datos para usarlos en un sistema de RAG. Para ello, hay que seleccionar las fuentes de datos y los formatos adecuados en función de las necesidades de la organización y de las capacidades del LLM.
Es esencial definir requisitos claros para los procesos que utilizarán la RAG. Por ejemplo, hay que definir los objetivos y los resultados que se espera obtener de la implementación de aplicaciones basadas en RAG.
Es fundamental que se desarrollen procesos para abordar las posibles inexactitudes en los resultados generados por los sistemas de RAG. Es decir, hay que desarrollar mecanismos que identifiquen los errores, los corrijan y aprendan de ellos, con el objetivo de mejorar la fiabilidad de las respuestas.
La RAG ofrece varias ventajas atractivas que pueden mejorar significativamente las capacidades de los sistemas de IA.
- Implementación eficiente y rentable
Gracias a la RAG, las organizaciones pueden aprovechar las bases de datos y fuentes de conocimiento existentes sin la necesidad de someter a los modelos a grandes entrenamientos adicionales. Esto se traduce en una implementación eficiente, tanto en términos de tiempo como de costes. - Información precisa y actualizada
Al recuperar información de fuentes fidedignas y en tiempo real, la RAG garantiza que los datos utilizados para generar respuestas sean precisos y actuales, lo que mejora la calidad de los mismos. - Mayor confianza de los usuarios
La precisión y la relevancia de la información proporcionada por los sistemas de RAG ayudan a generar confianza en los usuarios, ya que las respuestas son más fiables y se basan en datos verificados. - Más control por parte del personal de desarrollo
Gracias a la RAG, los desarrolladores tienen un mayor control sobre las respuestas que generan los sistemas de IA. Pueden especificar las fuentes de las que se recupera la información y adaptar los resultados a necesidades y contextos específicos. - Reducción las inexactitudes y alucinaciones en las respuestas
Al basar las respuestas en datos verídicos, la RAG reduce significativamente la probabilidad de que se proporcionen respuestas incorrectas o inventadas, fenómeno que se conoce como "alucinaciones" en la terminología de IA. - Respuestas relevantes y específicas del ámbito
La RAG también destaca a la hora de dar respuestas adaptadas y basadas en conocimientos específicos del sector o en ámbitos especializados. Por ello, resulta especialmente útil en aplicaciones específicas. - Entrenamiento más sencillo
Entrenar a los modelos de RAG puede ser más sencillo, ya que utilizan bases de conocimiento y datos existentes, lo que reduce la complejidad y el consumo de recursos en el proceso de entrenamiento.
A continuación, se ofrece una explicación paso a paso de cómo funciona la RAG.
La RAG comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes, como sitios web, bases de datos o documentos. A continuación, esos datos se convierten en un formato que el modelo pueda buscar y utilizar, y se crea una especie de biblioteca de conocimientos externa.
Cuando el usuario formula la pregunta, la RAG la convierte en un formulario de búsqueda y busca la información más relevante en su biblioteca de conocimiento. Por ejemplo, si un empleado pregunta sobre los días que le quedan de vacaciones, la RAG buscará y utilizará las políticas de vacaciones de la empresa y el registro de vacaciones de ese empleado.
A continuación, la RAG combina la pregunta original del usuario con la información que acaba de encontrar y lo entrega todo al LLM, que lo utiliza para dar una respuesta más precisa e informada.
Para que las respuestas sean siempre relevantes, la RAG actualiza regularmente sus fuentes de datos externas. Esta tarea, que se puede llevar a cabo automáticamente o a horas programadas, garantiza que la información que utiliza esté siempre actualizada.
Para implementar un sistema de generación aumentada por recuperación es necesario seguir varios pasos importantes. Si se siguen, el sistema de RAG mejorará eficazmente la capacidad del LLM para generar respuestas que no solo se basen en sus conocimientos internos, sino también en datos externos actualizados.
El primer paso consiste en recopilar y preparar los datos que utilizará el sistema de RAG. A continuación, los datos deben limpiarse y formatearse correctamente para garantizar la coherencia y la precisión. Durante esta fase, puede ser necesario eliminar duplicados y resolver problemas en la calidad de los datos.
Una vez que se han preparado los datos, es necesario indexarlos para que se puedan usar en las búsquedas. Es decir, se debe crear un formato estructurado (a menudo en una base de datos o un índice de búsqueda) donde cada dato se etiquete con palabras clave específicas o se convierta en una representación numérica. Este proceso de indexación determinará la eficiencia del sistema a la hora de recuperar información relevante en etapas posteriores.
Una vez indexados los datos, el sistema de RAG puede recuperar información relevante para las consultas del usuario. En este paso, se coteja la consulta o algunas palabras clave de la consulta con los datos indexados. Para ello, se utilizan algoritmos avanzados que garantizan que se recuperan los datos más relevantes y precisos para usarlos en la generación de las respuestas.
Por último, es necesario integrar los datos recuperados en el flujo de trabajo del LLM. Este paso implica configurar el LLM para que acepte la entrada del usuario junto con los datos recuperados como parte de la instrucción de entrada. A continuación, el LLM utiliza tanto los conocimientos con los que ha sido entrenado previamente, como los datos externos recién recuperados para generar respuestas más precisas.
Para mejorar el rendimiento del sistema de RAG, pueden valorarse las siguientes estrategias:
Proporcionar datos de alta calidad
Los datos limpios y precisos ayudan a evitar el problema frecuente de "garbage in, garbage out" (si entra basura, sale basura). Como parte de este proceso, también se eliminan las marcas irrelevantes y se garantiza que los datos estén actualizados. Además, es imprescindible mantener la integridad (por ejemplo, conservar los encabezados importantes de hojas de cálculo). Los datos de alta calidad mejoran la capacidad del LLM para comprender y generar respuestas relevantes.Experimentar con diferentes tamaños de fragmentos de texto
La forma en que los datos se segmentan en fragmentos puede afectar significativamente al rendimiento del sistema de RAG. Los fragmentos más pequeños pueden carecer de contexto, mientras que los más grandes pueden ser difíciles de procesar de forma eficaz para el modelo. Probar con diferentes tamaños de fragmentos puede ayudarte a encontrar el equilibrio óptimo entre contexto y carga de trabajo del sistema.Actualizar las instrucciones del sistema
Las instrucciones que utilices para interactuar con el LLM pueden repercutir en el resultado. Si los resultados no son satisfactorios, considera la posibilidad de revisar las instrucciones y especificar mejor cómo el modelo debe interpretar y utilizar los datos proporcionados. Podría ser necesario aclarar el contexto o ajustar la formulación para guiar mejor al modelo.Filtrar los resultados del almacén de vectores
Filtrar los resultados recuperados del almacén de vectores puede mejorar la relevancia y la precisión. Por ejemplo, puedes definir filtros para excluir o priorizar determinados tipos de documentos en función de los metadatos, como el tipo de documento o la fecha de publicación. Esta es una forma de garantizar que la información que se recupera sea más relevante para la consulta.Probar diferentes modelos de incrustación
Según el modelo de incrustación adoptado, la forma en que se procesan y representan los datos puede variar. Experimentar con varios modelos puede ayudarte a identificar cuál se adapta mejor a tus necesidades específicas. Además, considera la posibilidad de ajustar tus propios modelos de incrustación utilizando tu conjunto de datos para que el modelo esté más en sintonía con la terminología y los matices específicos de tu sector.
Si aplicas adecuadamente estas estrategias, podrás mejorar significativamente la eficacia y la precisión de tu sistema de RAG para obtener un mejor rendimiento y unos resultados más fiables.
La generación aumentada por recuperación está logrando mejorar notablemente las capacidades de las aplicaciones de IA conversacional con respuestas más relevantes para el contexto. Sin embargo, las aplicaciones que la RAG podría tener en el futuro van mucho más allá de los usos actuales.
Con el tiempo, la tecnología de RAG podría evolucionar y conseguir que la IA generativa no solo proporcione información, sino que también tome las medidas adecuadas en función del contexto de las entradas de los usuarios y los datos externos. Por ejemplo, un sistema de IA mejorado por RAG podría analizar diversas opciones para encontrar el mejor alquiler de vacaciones, reservar el alojamiento automáticamente en unas fechas específicas e incluso gestionar otros aspectos relacionados con el viaje, todo ello en respuesta a la solicitud del usuario.
Por supuesto, la RAG podría incluso mejorar la profundidad de la interacción en ámbitos informativos más complejos. Por ejemplo, más allá de simplemente informar a un empleado sobre las políticas de reembolso del coste de la matrícula, la RAG podría añadir asesoramiento detallado y personalizado sobre programas formativos que estén en línea con los objetivos profesionales del empleado y su formación previa. Además, podría facilitar el proceso de solicitud de estos programas y gestionar las tareas administrativas posteriores, como la iniciación de la solicitud de reembolso.
A medida que la tecnología RAG siga desarrollándose, su integración en la IA podría redefinir los límites de la asistencia automatizada y el apoyo a la toma de decisiones.
La RAG está destinada a potenciar las capacidades de la IA en un amplio abanico de sectores. ServiceNow AI Platform de ServiceNow integra tecnologías de IA como el aprendizaje automático y la interpretación del lenguaje natural para optimizar las operaciones, automatizar las tareas y mejorar la toma de decisiones. Con los sistemas de RAG, ServiceNow puede ofrecer soluciones de IA aún más precisas y sensibles al contexto, lo que aumenta la productividad y la eficiencia en diversos flujos de trabajo.
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