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

La generación aumentada de recuperación (RAG) es una tecnología que mejora los modelos lingüísticos generativos recuperando información relevante de fuentes de datos externas e internas para proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes. Te presentamos el concepto de RAG y te explicamos cómo sacarle todo el partido.

¿Qué es la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

La generación aumentada de recuperación (RAG) es una tecnología para optimizar la salida de un gran modelo lingüístico (large language models, LLM). En términos sencillos, la RAG funciona de la siguiente manera: como resultado de una consulta del usuario, el sistema busca primero una gran cantidad de datos externos para encontrar información relevante. Puede tratarse de una base de datos interna, Internet u otra fuente de información. Una vez que ha encontrado los datos apropiados, el sistema utiliza algoritmos avanzados para generar una respuesta comprensible y precisa a partir de estos datos.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son esenciales para el desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente para los chatbots, que utilizan aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, también conocidas como natural language processing. Su principal objetivo es crear bots que puedan responder con precisión a las preguntas de los usuarios en diversos contextos accediendo a fuentes de conocimiento fiables.

A pesar de su alto rendimiento, los LLM presentan algunos retos. Por ejemplo, pueden dar respuestas erróneas si no hay información adecuada para una respuesta. Además, como aprenden a partir de grandes cantidades de texto de Internet y otras fuentes, a menudo adoptan sesgos y estereotipos contenidos en estos datos. Los datos con los que han sido entrenados se han recogido en un momento fijo. Esto significa que sus conocimientos se limitan a ese momento y no se actualizan automáticamente.

Combinando la RAG con los LLM, estas limitaciones pueden superarse. La RAG complementa las capacidades de los LLM al encontrar y procesar información actual y relevante, lo que da lugar a respuestas más precisas y fiables.

¿Cómo funciona la RAG?

La generación aumentada de recuperación funciona en varios pasos para proporcionar respuestas precisas y útiles. A continuación, te explicamos paso a paso cómo funciona:

Preparación de la base de conocimientos

El primer paso consiste en proporcionar una amplia colección de textos, conjuntos de datos, documentos u otras fuentes de información. Además del conjunto de datos de entrenamiento LLM existente, esta colección sirve como base de conocimientos a la que el modelo RAG puede acceder para recuperar información relevante. Las fuentes de datos pueden proceder de bases de datos, repositorios de documentos u otras fuentes externas.

Incrustación en bases de datos vectoriales

Un aspecto importante de la RAG es el uso de incrustaciones. Las incrustaciones son representaciones numéricas de información que permiten a los modelos de lenguaje de máquina encontrar objetos similares. Por ejemplo, un modelo que utilice incrustaciones puede encontrar una foto o un documento similares basándose en su significado semántico. Estas incrustaciones se almacenan en bases de datos vectoriales, por ejemplo, que un modelo de IA puede buscar y comprender de forma eficaz y rápida. Para que la información esté siempre actualizada, es importante actualizar periódicamente los documentos y adaptar en consecuencia las representaciones vectoriales.

Consultar la información pertinente (Retrieve)

Cuando un usuario realiza una solicitud, primero se convierte en una representación vectorial y se compara con las bases de datos vectoriales existentes. La base de datos de vectores busca los vectores más similares a la solicitud.

Ampliación de la indicación (Augment)

La información recuperada se inserta en el contexto de la pregunta original utilizando técnicas de ingeniería de preguntas para crear una pregunta ampliada. Esto incluye tanto la pregunta original como los datos relevantes. Esto permite al LLM generar una respuesta más precisa e informativa.

Generación de respuestas (Generate)

Una vez que el modelo RAG ha encontrado la información pertinente, se genera la respuesta. El modelo toma la información encontrada y la utiliza para generar una respuesta en lenguaje natural. Utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural, como GPT-3, para “traducir” los datos a nuestro idioma.

¿Cuáles son las ventajas de la RAG?

La implantación de la generación aumentada de recuperación ofrece numerosas ventajas, entre ellas:

Mayor eficacia

El tiempo es oro, sobre todo para las organizaciones con recursos limitados. La RAG es más eficiente que los grandes modelos generativos porque selecciona solo los datos más relevantes en la primera fase, reduciendo la cantidad de información que debe procesarse en la fase de generación.

Ahorro de costes

La implantación de la RAG puede suponer un considerable ahorro de costes. Al automatizar las tareas rutinarias y reducir las búsquedas manuales, pueden reducirse los costes de personal y mejorar al mismo tiempo la calidad de los resultados. Los costes de implantación de la RAG también son inferiores a los de la formación frecuente de los LLM.

Información actualizada

La RAG hace posible proporcionar siempre la información más reciente conectando el LLM con fuentes en directo de redes sociales, páginas de noticias y otras fuentes actualizadas periódicamente. Esto garantiza que siempre proporcione la información más reciente y relevante.

Respuesta más rápida a los cambios del mercado

Las empresas que pueden responder con mayor rapidez y precisión a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes tienen más posibilidades de mantener su posición frente a la competencia. Un acceso rápido a la información pertinente y una atención al cliente proactiva pueden diferenciar a las empresas.

Opciones de desarrollo y ensayo

Al controlar y personalizar las fuentes de información del LLM, puedes adaptar el sistema de forma flexible a los requisitos cambiantes o al uso interfuncional. También puedes restringir el acceso a información confidencial a diferentes niveles de autorización y asegurarte de que el LLM genera las respuestas adecuadas. En caso de respuestas incorrectas, se puede utilizar la RAG para corregir errores específicos y hacer correcciones si el LLM hace referencia a fuentes de información inexactas.

¿Cuáles son los ámbitos de aplicación de la generación aumentada por recuperación?

La RAG puede utilizarse en numerosos ámbitos empresariales para optimizar los procesos:

• Mejora del servicio de atención al cliente: en el servicio de atención al cliente, responder a las consultas de los clientes con rapidez y precisión es crucial. La RAG puede ayudar en este sentido recuperando información relevante de una amplia base de conocimientos y permitiendo responder inmediatamente a las consultas de los clientes en chats en directo, evitando largos tiempos de espera. Esto reduce cargas de trabajo al equipo de asistencia y aumenta la satisfacción del cliente.
• Gestión del conocimiento: la RAG apoya la gestión del conocimiento permitiendo a los empleados acceder rápidamente a la información relevante sin tener que buscar en varias carpetas.
• Acogida de nuevos empleados: los nuevos empleados pueden familiarizarse más rápidamente al tener un acceso más fácil a toda la información que necesitan. Ya se trate de manuales técnicos, documentos de formación o directrices internas, la RAG facilita la búsqueda y el uso de la información que necesitan.
• Creación de contenidos: la RAG puede ayudar a las organizaciones a crear entradas de blog, artículos, descripciones de productos u otros contenidos combinando su capacidad de generación de textos con la recuperación de información de fuentes internas y externas de confianza.
• Investigación de mercados: la RAG puede utilizarse en la investigación de mercados para recuperar de forma rápida y precisa datos y tendencias relevantes del mercado. Esto facilita el análisis y la comprensión de los movimientos del mercado y el comportamiento de los clientes.
• Producción: en producción, la RAG puede utilizarse para la previsión del consumo y la programación automatizada de la mano de obra basada en la experiencia pasada. Esto ayuda a utilizar los recursos de forma más eficiente y a optimizar la planificación de la producción.
• Venta de productos: la RAG puede aumentar la productividad de las ventas ayudando al personal de ventas a recuperar rápidamente información relevante sobre los productos y hacer recomendaciones específicas a los clientes. Esto mejora la eficiencia de las ventas y puede dar lugar a una mayor satisfacción de los clientes y un aumento de los beneficios.

Consejos para la aplicación de la generación aumentada de recuperación

Ahora que ya conoces las numerosas ventajas y ámbitos de aplicación de la generación aumentada de recuperación (RAG), la pregunta es, ¿cómo puedes implementar esta tecnología en tu empresa? El primer paso consiste en analizar las necesidades específicas en tu contexto. Considera en qué áreas la RAG podría aportar mayores beneficios: podría tratarse del servicio al cliente, la gestión del conocimiento o el marketing. Define objetivos claros que quieras alcanzar con la implantación de la RAG, por ejemplo, reducir los tiempos de respuesta en el servicio de atención al cliente.

Existen varios proveedores y plataformas que ofrecen tecnologías RAG. Investiga a fondo y elige la solución que mejor se adapte a las necesidades de tu organización. Presta atención a factores como la facilidad de uso, la capacidad de integración con los sistemas existentes, la escalabilidad y, por supuesto, el coste.

Tras hacer lo necesario para conseguir una transición fluida y entrenar correctamente al equipo, podrás aprovechar al máximo las ventajas de la RAG y los problemas que surjan podrán resolverse rápidamente.

Una vez que hayas seleccionado una solución RAG, deberás integrarla en tus sistemas y flujos de trabajo existentes. Esto puede incluir el conectarla a tus bases de datos, sistemas CRM u otras soluciones de software. Una integración perfecta es crucial para maximizar los beneficios de la tecnología RAG y no interrumpir las operaciones. Proporciona formación para supervisar continuamente el rendimiento de la solución RAG. Es importante analizar periódicamente los resultados y buscar oportunidades de optimización. También se debe garantizar que todos los datos procesados por la tecnología RAG se traten de forma segura y de acuerdo con la normativa aplicable en materia de protección de datos. Esto no solo protegerá a tus clientes y a tu empresa, sino que también reforzará la confianza en tu transformación digital.