¿Por qué todo el mundo habla de RAG?
La técnica más utilizada para introducir información fresca a un modelo de lenguaje.
Generación Aumentada por Recuperación
Del inglés “Retrieval-Augmented Generation” o RAG, es una técnica utilizada para introducir información al mensaje enviado a un modelo de lenguaje.
Recuperación: Cuando se recibe una consulta, RAG primero busca en una base de conocimientos externa para encontrar información relevante.
Aumento: La información recuperada se proporciona al modelo de lenguaje junto con la consulta original en la instrucción enviada.
Generación: El modelo de lenguaje utiliza tanto la consulta como la información recuperada para generar una respuesta.
# Ejemplo de Instrucción enviada al modelo
Contexto: [Aquí se insertan los fragmentos recuperados]
Pregunta: [Mensaje enviado por el usuario]
Respuesta del modelo: []Esta instrucción enriquecida se envía al LLM como entrada.
Procesamiento por el LLM: El LLM procesa toda la instrucción (prompt), incluyendo el contexto y la pregunta, utilizando técnicas de atención para enfocarse en las partes más relevantes del contexto proporcionado.
Generación de respuesta: Finalmente, el LLM genera una respuesta basándose tanto en su conocimiento previo como en la información específica proporcionada.
Ventajas de RAG
- Mejora la precisión: Ayuda a reducir errores y “alucinaciones” en las respuestas de IA al basarlas en información factual y actualizada.
- Manejo de conocimientos específicos: Permite a tu agente o modelo de lenguaje acceder a información especializada que puede no estar en sus datos de entrenamiento original.
- Actualización constante: Proporciona información actual a los modelos de IA sin necesidad de reentrenarlos constantemente.
- Transparencia: Puede proporcionar las fuentes de la información utilizada, haciendo que los sistemas de IA sean más auditables y confiables.
- Costo-efectividad: Suele ser más práctico y rentable que crear o ajustar modelos de lenguaje grandes desde cero.
- Flexibilidad: La base de conocimientos externa utilizada por RAG se puede actualizar fácilmente, permitiendo que las aplicaciones de IA se adapten rápidamente a nueva información o requisitos.
A medida que avanzamos en la era de la información, RAG se posiciona como un puente crucial entre el conocimiento específico y personalizado y la capacidad de los modelos de lenguaje para procesarlo y aplicarlo de manera efectiva.
El futuro de la genIA conversacional y de los sistemas de asistencia inteligente está siendo moldeado por esta innovadora técnica, prometiendo interacciones más informadas, contextualizadas y útiles entre humanos y máquinas.
Sin duda, RAG no es solo una tendencia pasajera, sino un componente fundamental en la adaptación hacia sistemas más confiables y versátiles.
