La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora los modelos de lenguaje de gran tamaño mediante la incorporación de datos de bases de conocimiento externas para mejorar la precisión y la relevancia de las salidas sin necesidad de volver a entrenarlos. Esto hace que sea eficiente para dominios específicos y se adapte a ellos.
La generación aumentada por recuperación es un término que se originó en un artículo de Patrick Lewis de 2020. En el documento, Lewis introdujo un método que amplió significativamente las competencias de los modelos de IA generativa al integrarlos con fuentes de conocimiento externas. Esta integración se diseñó para mejorar la precisión y aplicabilidad de los modelos en varios contextos, lo que impulsó a 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, lo que aumenta el proceso generativo de los modelos de IA mediante la recuperación de datos externos. El concepto ganó fuerza rápidamente, lo que llevó a una adopción generalizada en los ámbitos académico y comercial. Hoy en día, RAG respalda numerosos sistemas de IA tanto en entornos de investigación como en aplicaciones del mundo real, lo que significa una evolución crucial en la forma en que se utilizan y desarrollan los modelos generativos.
RAG comienza con la recopilación de datos de varias fuentes, como sitios web, bases de datos o documentos. Luego, estos datos se convierten en un formato que el modelo puede buscar y usar, lo que 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 de lenguaje natural, como los bots de chat inteligentes. Estos modelos están diseñados para comprender y generar texto similar al de un ser humano con el objetivo de proporcionar respuestas precisas en varios contextos. Sin embargo, existen algunos desafíos inherentes a los LLM que afectan su fiabilidad.
Un problema importante de los LLM es su tendencia a ofrecer respuestas que pueden ser inexactas, obsoletas o basarse en fuentes no autorizadas. Dado que los LLM funcionan con conjuntos de datos fijos, sus conocimientos realmente se congelan en el momento de su última formación de actualización.
RAG aborda estos desafíos mediante la integración de un mecanismo de recuperación que aprovecha fuentes de conocimiento externas autorizadas y actualizadas antes de generar respuestas. Este enfoque mejora la precisión y la relevancia de la información proporcionada por los LLM, al tiempo que garantiza que las respuestas se basen en datos verificados. Al hacerlo, RAG mejora la confianza de los usuarios y el control sobre las salidas de las aplicaciones de IA.
La generación aumentada por recuperación está revolucionando varias funciones empresariales mediante la mejora de la precisión y la personalización de las tareas impulsadas por la IA. Estos son algunos casos de uso clave en los que RAG está teniendo un impacto significativo.
La tecnología RAG transforma el servicio al cliente potenciando bots de chat avanzados y asistentes virtuales que proporcionan respuestas más precisas y contextualmente relevantes. Al acceder a la información y los datos más recientes de fuentes autorizadas, estos sistemas de IA pueden ofrecer soluciones rápidas y personalizadas a las consultas de los clientes. Esta competencia mejora la velocidad de respuesta y aumenta la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
RAG también ayuda a las empresas a elaborar contenido relevante y de alta calidad, como publicaciones de blogs, artículos y descripciones de productos. Al aprovechar su capacidad para extraer e integrar datos de varias fuentes externas e internas, RAG garantiza que el contenido sea atractivo y rico con información verificada. Esto ahorra tiempo y recursos considerables en los procesos de desarrollo de contenido.
RAG es invaluable para llevar a cabo una investigación de mercado exhaustiva mediante la recopilación y el análisis de información de una amplia gama de fuentes en línea, incluidos medios informativos, informes de la industria y redes sociales. Esto permite a las empresas anticiparse a las tendencias del mercado y tomar decisiones basadas en datos que se alinean con la dinámica actual del mercado y los comportamientos de los consumidores.
El uso de RAG puede mejorar en gran medida el proceso de ventas al proporcionar asistencia virtual que puede acceder a la información sobre los productos y transmitirla, incluidas las especificaciones y los niveles de inventario. Puede responder preguntas de los clientes en tiempo real y ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en preferencias e interacciones previas. Incluso puede recabar opiniones y comentarios de varios canales para ayudar a los consumidores a tomar decisiones de compra fundamentadas.
RAG puede mejorar la experiencia de los empleados mediante la creación de una plataforma principal de conocimiento de fácil acceso. Al integrarse con bases de datos internas, RAG proporciona a los empleados información precisa y actualizada sobre todos los temas, desde las políticas de la empresa hasta los procedimientos operativos. Esto permite una fuerza laboral más informada y puede optimizar los procesos internos, ya que reduce el tiempo dedicado a buscar información.
La búsqueda RAG y semántica mejoran los LLM, pero cumplen funciones distintas. RAG mejora los LLM integrándolos con fuentes de conocimiento externas, lo que ayuda a generar respuestas precisas y relevantes. Es especialmente útil en aplicaciones como el soporte de atención al cliente o la generación de contenido que requieren información precisa y actualizada.
Sin embargo, la búsqueda semántica se centra en comprender la intención y el significado contextual detrás de las consultas. Utiliza Natural Language Understanding para navegar por grandes bases de datos y recuperar información que se alinea semánticamente con las consultas de los usuarios.
Mientras que RAG aprovecha los datos externos para enriquecer las salidas de LLM, la búsqueda semántica automatiza el proceso de recuperación de datos, manejando complejidades como la incrustación de palabras y fragmentación de documentos. Esto reduce los esfuerzos manuales para la preparación de datos y garantiza la pertinencia y calidad de la información que utilizan los LLM.
En conjunto, RAG y la búsqueda semántica mejoran la funcionalidad y la precisión de las aplicaciones de IA mediante la mejora tanto de los procesos de recuperación como de generación.
RAG se basa en varios componentes críticos dentro de su arquitectura para mejorar la funcionalidad de los LLM.
- La capa de orquestación
Este componente actúa como coordinador central dentro del sistema RAG. Procesa la entrada del usuario junto con los metadatos asociados, como el historial de conversación. La capa de orquestación dirige las consultas a LLM y gestiona la entrega de la respuesta generada. Esta capa normalmente integra varias herramientas y scripts personalizados, a menudo escritos en Python, para garantizar un funcionamiento perfecto en todo el sistema. - Herramientas de recuperación
Estas son esenciales para obtener el contexto necesario para anclar e informar 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. Estas herramientas proporcionan la columna vertebral objetiva de las respuestas, lo que garantiza que sean precisas y relevantes desde el punto de vista contextual. - LLM
El modelo de lenguaje de gran tamaño es en sí es el componente principal que genera respuestas basadas en las instrucciones y la información recuperada. Ya sea que lo aloje un proveedor de terceros como OpenAI o se lo opere de forma interna, el LLM utiliza amplios parámetros formados por datos para producir salidas matizadas y contextualmente apropiadas.
La implementación de la generación aumentada por recuperación implica un conjunto de desafíos que las organizaciones deben abordar. Estas son algunas de las cuestiones principales que debes tener en cuenta:
Al ser una tecnología relativamente nueva, RAG requiere una comprensión profunda y personal capacitado para implementarla de manera efectiva. Esta novedad puede generar incertidumbre en la implementación y la integración con los sistemas existentes.
La integración de RAG en las infraestructuras existentes a menudo implica inversiones iniciales tanto en tecnología como en formación. Las organizaciones pueden tener que afrontar costos iniciales importantes a medida que adquieren recursos y experiencia específicos.
Determinar las formas más eficaces de modelar y estructurar los datos para su uso en un sistema RAG es crucial. Esto implica seleccionar las fuentes de datos y los formatos adecuados que se alineen con las necesidades de la organización y las competencias del LLM.
Es esencial establecer requisitos claros para los procesos que utilizarán RAG. Esto incluye definir los objetivos y resultados que se esperan de la implementación de aplicaciones impulsadas por RAG.
Es fundamental crear procesos para abordar posibles inexactitudes en las salidas que generan los sistemas RAG. Esto significa desarrollar mecanismos para identificar, corregir y aprender de los errores a fin de mejorar la confiabilidad de las respuestas.
RAG ofrece varios beneficios interesantes que pueden mejorar significativamente las competencias de los sistemas de IA.
- Implementación eficiente y rentable
RAG permite a las organizaciones aprovechar las bases de datos y las fuentes de conocimiento existentes sin la necesidad de volver a entrenar a los modelos de forma exhaustiva. Esto significa que la implementación es rentable y eficiente en términos de tiempo. - Información precisa y actualizada
Al recuperar información de fuentes autorizadas en tiempo real, RAG garantiza que los datos utilizados para generar respuestas sean precisos y actuales, lo que mejora la calidad de las salidas. - Mayor confianza del usuario
La precisión y relevancia de la información que proporcionan los sistemas RAG ayudan a desarrollar la confianza de los usuarios, ya que las respuestas son más confiables y se basan en datos verificados. - Mayor control del desarrollador
Los desarrolladores tienen un mayor control sobre las respuestas generadas por los sistemas de IA con RAG. Pueden especificar las fuentes de las que se recupera la información y adaptar las salidas a necesidades y contextos específicos. - Reducción de respuestas inexactas y alucinaciones
Al basar las respuestas en datos fácticos, RAG reduce significativamente la probabilidad de generar respuestas incorrectas o fabricadas, comúnmente conocidas como “alucinaciones” en la terminología de la IA. - Respuestas relevantes y específicas de un campo
RAG también se destaca en el ofrecimiento de respuestas personalizadas basadas en conocimientos específicos de la industria o campos especializados. Esto hace que sea altamente eficaz en aplicaciones para grupos específicos. - Más fácil de entrenar
Los modelos RAG pueden ser más sencillos de entrenar, ya que utilizan bases de conocimiento y datos existentes, lo que reduce la complejidad y la intensidad de recursos del proceso de formación.
Esta es una explicación paso a paso de cómo funciona RAG.
RAG comienza con la recopilación de datos de varias fuentes, como sitios web, bases de datos o documentos. Luego, estos datos se convierten en un formato que el modelo puede buscar y usar, lo que crea una especie de biblioteca de conocimientos externa.
Cuando un usuario hace una pregunta, RAG convierte esta pregunta en un formulario de búsqueda y encuentra la información más relevante en su biblioteca de conocimientos. Por ejemplo, si alguien pregunta por el saldo de sus vacaciones, RAG encontrará y utilizará las políticas de vacaciones de la empresa y el propio registro de vacaciones de la persona.
A continuación, RAG combina la pregunta original del usuario con la información que acaba de encontrar. Esta información combinada se entrega al LLM, que la utiliza para dar una respuesta más precisa y fundamentada.
Para que las respuestas sigan siendo relevantes, RAG actualiza regularmente sus fuentes de datos externas. Esto se puede hacer de forma automática o en horarios programados, lo que garantiza que la información que utiliza esté siempre actualizada.
La implementación de un sistema de generación aumentada por recuperación implica varios pasos clave. Al seguir estos pasos, un sistema RAG mejora de manera efectiva la capacidad de un LLM para generar respuestas que no solo se basan en su conocimiento interno, sino que también están fundamentadas por datos externos actualizados.
El primer paso es recopilar y preparar los datos que utilizará el sistema RAG. Los datos deben limpiarse y formatearse correctamente para garantizar la coherencia y la precisión. Esta etapa puede implicar eliminar duplicados y abordar cualquier problema de calidad de los datos.
Una vez que se preparan los datos, se deben indexar para que se puedan efectuar búsquedas. Esto significa crear un formato estructurado, a menudo en una base de datos o un índice de búsqueda, en el que cada pieza de datos se etiqueta con palabras clave específicas o se convierte en una representación numérica. Este proceso de indexación determina la eficiencia con la que el sistema puede recuperar información relevante en etapas posteriores.
Con los datos indexados, el sistema RAG ahora puede recuperar información relevante en función de las consultas de los usuarios. Este paso implica hacer coincidir la consulta o ciertas palabras clave de la consulta con los datos indexados. Se utilizan algoritmos avanzados para garantizar que se recuperen los datos más relevantes y precisos para su uso en la generación de respuestas.
Por último, integra 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 su solicitud de entrada. Luego, el LLM utiliza tanto sus conocimientos del entrenamiento previo como los datos externos recién recuperados para generar respuestas más precisas.
Para mejorar el rendimiento de un sistema RAG, evalúa implementar las siguientes estrategias:
Proporcionar datos de alta calidad
Los datos limpios y precisos ayudan a evitar el problema común “entra basura, sale basura”. Esto incluye eliminar el marcado irrelevante y garantizar que los datos estén actualizados. También significa mantener su integridad (como preservar encabezados importantes de las hojas de cálculo). Los datos de alta calidad mejoran la capacidad del LLM para comprender y generar respuestas relevantes.Experimentar con fragmentos de texto de diferentes tamaños
La forma en que los datos se segmentan en fragmentos puede afectar significativamente el rendimiento de tu sistema RAG. Aunque los fragmentos más pequeños pueden carecer de contexto, para el modelo podría ser más difícil procesar los más grandes de manera eficiente. Probar fragmentos de diferentes tamaños puede ayudarte a encontrar el equilibrio óptimo que mantenga el contexto sin sobrecargar el sistema.Actualizar el mensaje del sistema
La instrucción que usas para interactuar con el LLM puede influir en la salida. Si los resultados no son satisfactorios, considera la posibilidad de revisar la instrucción para especificar mejor cómo el modelo debe interpretar y utilizar los datos proporcionados. Esto podría implicar aclarar el contexto o ajustar la oración para guiar el enfoque del modelo.Filtrar los resultados de tu tienda vectorial
Filtrar los resultados recuperados de tu base de datos vectorial puede mejorar la relevancia y la precisión. Por ejemplo, puedes establecer filtros para excluir o priorizar ciertos tipos de documentos en función de metadatos, como el tipo de documento o la fecha de publicación. Esto ayuda a garantizar que la información que se recupera sea más relevante para la consulta.Probar diferentes modelos de incrustación
Los diferentes modelos de incrustación pueden variar en la forma en que procesan y representan los datos. Experimentar con varios modelos puede ayudarte a identificar cuál se adapta mejor a tus necesidades específicas. Además, considera ajustar tus propios modelos de incrustación con tu conjunto de datos para que el modelo esté más en sintonía con la terminología y los matices específicos de tu dominio.
Al implementar cuidadosamente estas estrategias, puedes mejorar significativamente la eficacia y precisión de tu sistema RAG para obtener un mejor rendimiento y salidas más confiables.
La generación aumentada de recuperación está haciendo avances importantes para mejorar las competencias de las aplicaciones de IA conversacional proporcionando respuestas más relevantes en función del contexto. Sin embargo, las posibles aplicaciones futuras de RAG se extienden mucho más allá de los usos actuales.
De cara al futuro, la tecnología RAG podría evolucionar para permitir que la IA generativa no solo proporcione información, sino que también lleve a cabo las acciones apropiadas en función del contexto de las entradas de los usuarios y los datos externos. Por ejemplo, una IA mejorada con RAG podría analizar opciones variadas para encontrar el mejor alquiler para las vacaciones, reservar alojamientos de forma automática durante eventos específicos e incluso gestionar preparativos de viaje relacionados, todo como respuesta a la solicitud de un usuario.
Por supuesto, RAG podría incluso avanzar en la profundidad de la interacción en dominios informativos más complejos. Por ejemplo, más allá de simplemente informar a un empleado sobre las políticas de reembolso de la matrícula, RAG podría integrar consejos detallados y personalizados sobre programas educativos adecuados que se alineen con los objetivos profesionales y la formación previa de un empleado. También podría facilitar el proceso de aplicación de estos programas y gestionar las tareas administrativas posteriores, como iniciar una solicitud de reembolso.
A medida que la tecnología RAG continúa madurando, su incorporación en la IA podría redefinir los límites de la asistencia automatizada y el soporte para la toma de decisiones.
RAG está preparada para mejorar las competencias de la IA en una amplia gama de sectores. Now Platform® de ServiceNow integra tecnologías de IA como el aprendizaje automático y Natural Language Understanding para optimizar las operaciones, automatizar las tareas y mejorar la toma de decisiones. Con los sistemas RAG, ServiceNow puede ofrecer soluciones de IA aún más precisas y conscientes del contexto, lo que aumenta la productividad y la eficiencia en varios flujos de trabajo.
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