É«¿Ø´«Ã½

El aprendizaje autom¨¢tico y la IA son herramientas potentes que pueden cambiar el mundo, pero solo son tan potentes como los datos que les alimentan y los modelos que utilizan. Una parte esencial del aprendizaje autom¨¢tico y la IA, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite que los ordenadores interpreten, manipulen y comprendan el lenguaje humano.?

La recuperaci¨®n de la generaci¨®n aumentada (RAG) representa un gran avance en el PNL al salvar la brecha entre las capacidades generativas y el acceso al conocimiento externo, lo que conduce a una comprensi¨®n del lenguaje y a los sistemas de generaci¨®n m¨¢s s¨®lidos y conscientes del contexto.

Este art¨ªculo explica qu¨¦ es RAG, por qu¨¦ es importante, c¨®mo funciona y sus aplicaciones y beneficios.?

?Qu¨¦ es RAG?

RAG es una t¨¦cnica para ampliar las capacidades de los LLM m¨¢s all¨¢ de sus datos de formaci¨®n originales, integr¨¢ndolos con una base de conocimientos autorizada externa.

En RAG, un modelo generativo de aprendizaje autom¨¢tico recupera la informaci¨®n relevante de una gran base de conocimientos externa durante el proceso de generaci¨®n, lo que genera un contexto m¨¢s rico, unos resultados m¨¢s ricos y un mejor contenido.?

?Por qu¨¦ RAG es importante en el campo del PNL?

RAG combina los puntos fuertes de los modelos de lenguaje preentrenados con la riqueza contextual de la informaci¨®n recuperada, lo que permite generar texto m¨¢s informado y preciso en diversas aplicaciones, incluidos los sistemas de respuesta a preguntas, resumen y di¨¢logo.

RAG es un concepto importante en el campo de los PNL, porque genera:

Mejor comprensi¨®n contextual: Al incorporar un mecanismo de recuperaci¨®n, los modelos RAG pueden acceder a una gran cantidad de conocimientos externos o contexto relevante para la consulta de entrada o la tarea de generaci¨®n. Esto permite que el modelo entienda mejor el contexto, lo que da lugar a unas respuestas m¨¢s precisas y contextualmente relevantes.

Mejor generaci¨®n de contenido: Los modelos RAG pueden generar un contenido que no solo sea fluido, sino que tambi¨¦n est¨¦ basado en el conocimiento del mundo real. Esto es especialmente ¨²til en tareas en las que el resultado generado tiene que ser factual y coherente.

Sesgo y desinformaci¨®n reducidos: Los modelos RAG pueden ayudar a reducir los sesgos y la desinformaci¨®n al verificar el contenido generado con fuentes externas. Al incorporar diversas perspectivas desde una base de conocimientos, el modelo puede producir resultados m¨¢s equilibrados y precisos de manera objetiva.

Flexibilidad y adaptabilidad: Las arquitecturas RAG son flexibles y adaptables a diferentes dominios e idiomas. Pueden aprovechar bases de conocimientos espec¨ªficas de dominio o adaptarse a nuevos temas recuperando la informaci¨®n relevante din¨¢micamente durante la inferencia.

Escalabilidad: Los modelos RAG pueden escalarse de manera efectiva para manejar bases de conocimientos a gran escala. El componente de recuperaci¨®n no se basa ¨²nicamente en par¨¢metros previamente entrenados, lo que hace que el enfoque sea escalable a diversas aplicaciones y casos de uso.

Aprendizaje y mejora constantes: Los sistemas RAG pueden dise?arse para aprender y mejorar continuamente con el tiempo. Al incorporar mecanismos de retroalimentaci¨®n y procesos de refinamiento iterativos, los modelos RAG pueden mejorar su rendimiento, precisi¨®n y relevancia para generar contenido de alta calidad. Este ciclo de aprendizaje iterativo contribuye a la efectividad y fiabilidad a largo plazo de las aplicaciones basadas en RAG.

?C¨®mo funciona RAG?

RAG combina modelos de lenguaje preentrenados con mecanismos de recuperaci¨®n para mejorar la generaci¨®n de resultados basados en texto.?

Veamos los componentes fundamentales de RAG:

1. Modelos ling¨¹¨ªsticos con formaci¨®n previa?

El proceso comienza con un modelo de lenguaje preentrenado, como un transformador preentrenado generativo (GPT) o representaciones de encoder bidireccionales de transformadores (BERT). Estos modelos est¨¢n formados en grandes cantidades de datos de texto y pueden entender y generar texto similar al humano.

2. Mecanismos de recuperaci¨®n

El mecanismo de recuperaci¨®n obtiene informaci¨®n relevante de una base de conocimientos usando t¨¦cnicas como (una funci¨®n de clasificaci¨®n utilizada por los motores de b¨²squeda).?

3. Bases de conocimientos

RAG requiere acceder a una base de conocimientos o a un cuerpo de trabajo que tenga informaci¨®n relevante para la tarea en cuesti¨®n. Puede ser una base de datos, un conjunto de documentos o incluso un conjunto de p¨¢ginas web seleccionadas.

4. Introducir consultas

El usuario proporciona una consulta de entrada o una solicitud al sistema RAG. Esta consulta puede ser una pregunta, una frase parcial o cualquier forma de entrada que requiera contexto o informaci¨®n para generar una respuesta significativa.

5. Proceso de recuperaci¨®n

El mecanismo de recuperaci¨®n procesa la consulta de entrada y recupera los documentos o pasajes relevantes de la base de conocimientos.?

6. La fusi¨®n del contexto

La informaci¨®n recuperada se fusiona con la consulta de entrada original o con la solicitud para crear una entrada rica en contexto para el modelo de idioma. Este paso de fusi¨®n de contexto garantiza que el modelo de idioma tenga acceso a la informaci¨®n relevante antes de generar el resultado.

7. ³Ò±ð²Ô±ð°ù²¹³¦¾±¨®²Ô

El modelo de lenguaje preentrenado toma la entrada enriquecida en contexto y genera el resultado deseado. Este resultado puede ser una respuesta completa a una pregunta, la continuaci¨®n de una historia, una frase parafraseada o cualquier otra respuesta basada en texto.

8. Evaluaci¨®n y refinamiento

El resultado generado puede evaluarse bas¨¢ndose en m¨¦tricas predefinidas o en el criterio humano. El sistema se puede refinar y ajustar en funci¨®n de la retroalimentaci¨®n para mejorar la calidad de los resultados generados con el tiempo.

Aplicaciones RAG

RAG es ¨²til en muchos tipos de aplicaciones en diversos sectores.?

Chatbots

El ejemplo m¨¢s com¨²n ser¨ªan los chatbots y los asistentes virtuales, en los que RAG mejora las capacidades conversacionales al proporcionar respuestas contextualmente relevantes y precisas. Un chatbot de servicio al cliente de una empresa de telecomunicaciones, por ejemplo, puede usar RAG para recuperar informaci¨®n de su base de conocimientos, como preguntas frecuentes, especificaciones de productos y gu¨ªas de resoluci¨®n de problemas. Cuando un usuario del sitio web hace una pregunta, el chatbot puede generar respuestas basadas tanto en la consulta del usuario como en el conocimiento recuperado, lo que genera interacciones m¨¢s informativas y ¨²tiles.

³Ò±ð²Ô±ð°ù²¹³¦¾±¨®²Ô de contenido

Otras aplicaciones RAG comunes son la generaci¨®n y el resumen del contenido. Por ejemplo, un sistema de resumen de noticias puede usar RAG para obtener art¨ªculos relacionados o informaci¨®n b¨¢sica sobre un tema concreto. El sistema puede crear un resumen conciso e informativo sintetizando los conocimientos recuperados con los puntos principales del art¨ªculo de noticias, proporcionando a los lectores una visi¨®n general completa sin omitir detalles importantes.

Modelos de lenguaje grande

RAG puede usarse para al permitir que las empresas mejoren y personalicen los LLM generales con fuentes de datos externas, m¨¢s espec¨ªficas y patentadas. Esto aborda cuestiones clave de la IA generativa, como las alucinaciones, lo que hace que los LLM sean m¨¢s precisos, oportunos y relevantes, al hacer referencia a bases de conocimientos distintas de las que se han formado.

Comercio electr¨®nico

RAG tambi¨¦n ayuda en cosas como las aplicaciones de comercio electr¨®nico al recuperar las rese?as de los productos, las especificaciones y los comentarios de los usuarios. Cuando el usuario busca un producto o una categor¨ªa espec¨ªficos, el sistema puede generar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario, las interacciones pasadas y los conocimientos recuperados.?

·¡»å³Ü³¦²¹³¦¾±¨®²Ô

Las instituciones educativas y los sitios web pueden usar RAG para crear experiencias de aprendizaje personalizadas y proporcionar contexto adicional al contenido educativo. Un sistema de tutor¨ªa basado en la IA, por ejemplo, puede usar RAG para acceder a materiales educativos, libros de texto y recursos complementarios relacionados con los temas que se ense?an. Cuando un estudiante hace una pregunta o solicita una aclaraci¨®n sobre un concepto, el sistema puede generar explicaciones o ejemplos combinando el conocimiento recuperado con el contexto de aprendizaje actual del estudiante.

Sanidad

Los sistemas de informaci¨®n sanitaria pueden usar RAG para proporcionar a los m¨¦dicos y pacientes informaci¨®n m¨¦dica precisa y actualizada. Un chatbot m¨¦dico o un sistema de informaci¨®n pueden usar RAG para recuperar la literatura m¨¦dica, las directrices de tratamiento y los materiales educativos para los pacientes. Cuando un profesional sanitario o un paciente pregunta por una afecci¨®n m¨¦dica, una opci¨®n de tratamiento o un s¨ªntoma espec¨ªficos, el sistema puede generar respuestas informativas basadas en los conocimientos obtenidos, lo que ayuda a los usuarios a tomar decisiones fundamentadas y a entender conceptos m¨¦dicos complejos m¨¢s f¨¢cilmente.

Estos ejemplos muestran la versatilidad de RAG en todos los sectores y ponen de relieve su potencial para mejorar varios aspectos de las aplicaciones de PNL, generaci¨®n de contenido, sistemas de recomendaci¨®n y gesti¨®n del conocimiento.

°ä´Ç²Ô³¦±ô³Ü²õ¾±¨®²Ô

RAG combina modelos de lenguaje previamente entrenados con mecanismos de recuperaci¨®n para mejorar las tareas de generaci¨®n de texto. Mejora la calidad del contenido, reduce los sesgos y aumenta la satisfacci¨®n del usuario, la escalabilidad y las capacidades de aprendizaje continuo. Las aplicaciones RAG incluyen chatbots, generaci¨®n de contenido, sistemas de recomendaci¨®n, plataformas educativas, sistemas de informaci¨®n sanitaria y m¨¢s.?

A medida que RAG sigue evolucionando e integr¨¢ndose con las tecnolog¨ªas de IA avanzadas, tiene el potencial de revolucionar la manera en que interactuamos con los sistemas de IA, proporcionando experiencias m¨¢s personalizadas, informativas y atractivas en las interacciones con el lenguaje natural.

Descubra c¨®mo una puede optimizar las aplicaciones GenAI empresariales.