.webp)
- RAG combina la recuperación de datos fiables con la generación LLM , lo que garantiza que las respuestas de la IA sean precisas, pertinentes y se basen en conocimientos empresariales reales.
- A diferencia de LLMs puros, los RAG reducen las alucinaciones anclando las respuestas en documentos específicos, bases de datos o contenidos aprobados.
- El GAR admite información actualizada, lo que permite a los sistemas de IA responder a preguntas sobre cambios recientes o temas especializados más allá de los datos de formación estáticos de un LLM.
- El mantenimiento de un sistema GAR implica mantener los datos actualizados, controlar los resultados y perfeccionar los métodos de recuperación para obtener el mejor rendimiento a lo largo del tiempo.
RAG permite a las organizaciones poner a trabajar la IA, con menos riesgos que el uso tradicional de LLM .
A medida que más empresas introducen soluciones de IA, más popular se está haciendo la generación aumentada. Los primeros chatbots empresariales vieron errores arriesgados y alucinaciones.
RAG permite a las empresas aprovechar el poder de LLMs a la vez que basan los resultados generativos en sus conocimientos empresariales específicos.
¿Qué es la generación aumentada por recuperación?
La generación aumentada por recuperación (RAG) en IA es una técnica que combina a) la recuperación de información externa relevante y b) respuestas generadas por IA, mejorando la precisión y la relevancia.
En lugar de basarse en la generación de grandes modelos lingüísticos (LLMs), las respuestas de los modelos RAG se basan en bases de conocimiento dictadas por el creador del agente de IA, como la página web de una empresa o un documento de política de RRHH.
El GAR funciona en dos etapas principales:
1. Recuperación
El modelo busca y recupera datos relevantes de fuentes estructuradas o no estructuradas (por ejemplo, bases de datos, PDF, archivos HTML u otros documentos). Estas fuentes pueden ser estructuradas (por ejemplo, tablas) o no estructuradas (por ejemplo, sitios web aprobados).
2. Generación
Tras la recuperación, la información se introduce en LLM. LLM utiliza la información para generar una respuesta en lenguaje natural, combinando los datos aprobados con sus propias capacidades lingüísticas para crear respuestas precisas, similares a las humanas y acordes con la marca.
Ejemplos de casos de uso del GAR
¿Para qué sirve el GAR? Permite a las organizaciones ofrecer resultados pertinentes, informativos y precisos.
La GAR es una forma directa de disminuir el riesgo de salida inexacta de LLM o de alucinaciones.
Ejemplo 1. Despacho de abogados Despacho de abogados
Un bufete de abogados podría utilizar un GAR en un sistema de IA para:
- Búsqueda de jurisprudencia, precedentes y resoluciones judiciales pertinentes en bases de datos documentales durante la investigación.
- Genere resúmenes de casos extrayendo los hechos clave de los expedientes y las resoluciones anteriores.
- Proporcione automáticamente a los empleados las actualizaciones normativas pertinentes.
Ejemplo 2: Agencia inmobiliaria
Una agencia inmobiliaria podría utilizar un GAR en un sistema de IA para:
- Resumir los datos de los historiales de transacciones inmobiliarias y las estadísticas de delincuencia del barrio.
- Responder a preguntas jurídicas sobre transacciones inmobiliarias citando las leyes y normativas inmobiliarias locales.
- Agilice los procesos de tasación extrayendo datos de los informes sobre el estado de los inmuebles, las tendencias del mercado y las ventas históricas.
Ejemplo 3: Tienda de comercio electrónico
Un comercio electrónico podría utilizar un GAR en un sistema de IA para:
- Recopilar información sobre productos, especificaciones y reseñas de la base de datos de la empresa para elaborar recomendaciones de productos personalizadas.
- Recupere el historial de pedidos para generar experiencias de compra personalizadas adaptadas a las preferencias del usuario.
- Genere campañas de correo electrónico específicas recuperando datos de segmentación de clientes y combinándolos con patrones de compra recientes.
Ventajas del GAR
Como cualquiera que haya consultado ChatGPT o Claude lo sabe, LLMs lleva incorporadas unas salvaguardias mínimas.
Sin una supervisión adecuada, pueden producir información inexacta o incluso perjudicial, lo que hace que no sean fiables para los despliegues en el mundo real.
El GAR ofrece una solución al basar las respuestas en fuentes de datos fiables y actualizadas, lo que reduce significativamente estos riesgos.
Evitar alucinaciones e imprecisiones
Los modelos lingüísticos tradicionales suelen generar alucinaciones, es decir, respuestas que suenan convincentes pero que son objetivamente incorrectas o irrelevantes.
La GAR mitiga las alucinaciones basando las respuestas en fuentes de datos fiables e hiperrelevantes.
El paso de recuperación garantiza que el modelo haga referencia a información precisa y actualizada, lo que reduce significativamente la posibilidad de alucinaciones y aumenta la fiabilidad.
Recuperar información actualizada
Aunque LLMs es una potente herramienta para muchas tareas, es incapaz de proporcionar información precisa sobre datos poco frecuentes o recientes, incluidos los conocimientos empresariales a medida.
Pero RAG permite al modelo obtener información en tiempo real de cualquier fuente, incluidos sitios web, tablas o bases de datos.
Esto garantiza que, mientras se actualice una fuente de verdad, el modelo responderá con información actualizada.
Comunicarse en contextos complejos
Otro punto débil del uso tradicional LLM es la pérdida de información contextual.
LLMs tienen dificultades para mantener el contexto en conversaciones largas o complejas. Esto suele dar lugar a respuestas incompletas o fragmentadas.
Pero un modelo RAG permite conocer el contexto extrayendo información directamente de fuentes de datos vinculadas semánticamente.
Con información adicional dirigida específicamente a las necesidades de los usuarios -como un chatbot de ventas equipado con un catálogo de productos-, RAG permite a los agentes de IA participar en conversaciones contextuales.
¿Cómo funciona el GAR?
1. Carga de documentos
En primer lugar, el constructor carga un documento o archivo en la biblioteca de su agente de IA. El archivo puede ser una página web, un PDF u otro formato compatible, que forma parte de la base de conocimientos de la IA.
2. Conversión de documentos
Como hay muchos tipos de archivos - PDF, páginas web, etc. - el sistema convierte estos archivos a un formato de texto normalizado, lo que facilita a la IA su procesamiento y la recuperación de la información pertinente.
3. Agrupación y almacenamiento
A continuación, el documento convertido se divide en fragmentos más pequeños y manejables. Estos trozos se almacenan en una base de datos, lo que permite al agente de IA buscar y recuperar eficazmente las secciones pertinentes durante una consulta.
4. Consulta del usuario
Una vez creadas las bases de conocimiento, el usuario puede hacer una pregunta al agente de IA. La consulta se procesa mediante procesamiento del lenguaje natural (PLN ) para entender lo que pregunta el usuario.
5. Recuperación de conocimientos
El agente de IA busca entre los fragmentos almacenados, utilizando algoritmos de recuperación para encontrar los fragmentos de información más relevantes de los documentos cargados que puedan responder a la pregunta del usuario.
6. Generación
Por último, el agente de IA generará una respuesta combinando la información recuperada con sus capacidades de modelo lingüístico, elaborando una respuesta coherente y contextualmente precisa basada en la consulta y los datos recuperados.
Funciones avanzadas del GAR
Si no eres desarrollador, te sorprenderá saber que no todas las RAG son iguales.
Diferentes sistemas construirán diferentes modelos RAG, dependiendo de su necesidad, caso de uso o habilidad.
Algunas plataformas de IA ofrecen funciones avanzadas de GAR que pueden mejorar aún más la precisión y fiabilidad de su software de IA.
Chunking semántico frente a ingenuo
La fragmentación ingenua consiste en dividir un documento en fragmentos de tamaño fijo, como cortar un texto en secciones de 500 palabras, sin tener en cuenta el significado o el contexto.
La fragmentación semántica, por su parte, divide el documento en secciones significativas basadas en el contenido.
Tiene en cuenta las pausas naturales, como párrafos o temas, y garantiza que cada trozo contenga una información coherente.
Citaciones obligatorias
Para los sectores que automatizan conversaciones de alto riesgo con IA -como el financiero o el sanitario-, las citas pueden ayudar a infundir confianza en los usuarios a la hora de recibir información.
Los desarrolladores pueden ordenar a sus modelos GAR que proporcionen citas para cualquier información enviada.
Por ejemplo, si un empleado pide a un chatbot de IA información sobre prestaciones sanitarias, el chatbot puede responder y proporcionar un enlace al documento pertinente sobre prestaciones para empleados.
Crea un agente RAG AI personalizado
Combine la potencia de la última LLMs con sus conocimientos empresariales únicos.
Botpress es una plataforma de chatbot de IA flexible e infinitamente ampliable.
Permite a los usuarios crear cualquier tipo de agente de IA o chatbot para cualquier caso de uso, y ofrece el sistema RAG más avanzado del mercado.
Integra tu chatbot en cualquier plataforma o canal, o elige entre nuestra biblioteca de integraciones prediseñadas. Empieza con los tutoriales del canal de YouTube Botpress o con los cursos gratuitos de Botpress Academy .
Empieza a construir hoy mismo. Es gratis.
Preguntas frecuentes
1. ¿En qué se diferencia la GAR de la puesta a punto de un LLM?
RAG te permite mantener el LLM base intacto y simplemente extraer la información relevante en el momento de la consulta, mientras que el ajuste fino realmente cambia el modelo entrenándolo con tus datos. RAG es mucho más rápido y flexible para las actualizaciones.
2. ¿Qué tipo de fuentes de datos no son adecuadas para el GAR?
Los documentos desordenados, obsoletos o demasiado complejos (como imágenes escaneadas o PDF sin texto) pueden ser problemáticos, así como las fuentes con demasiada ambigüedad o información contradictoria.
3. ¿Cómo se compara el GAR con las técnicas de aprendizaje en contexto, como la ingeniería rápida?
La ingeniería de avisos funciona introduciendo ejemplos directamente en el aviso, pero RAG se adapta mejor introduciendo conocimientos externos de forma dinámica, por lo que no se alcanzan los límites de tokens tan rápidamente y se puede acceder a una base de información mucho mayor.
4. ¿Puedo utilizar RAG con LLMs terceros como OpenAI, Anthropic o Mistral?
Por supuesto, puedes conectar un sistema RAG a la mayoría de LLMs más populares a través de sus API. Tú mismo te encargas de la parte de recuperación y solo envías la solicitud final (con contexto) al modelo.
5. ¿Cómo es el mantenimiento continuo de un agente de IA con GAR?
Deberá mantener actualizada su base de conocimientos volviendo a indexar los documentos nuevos, supervisar el rendimiento para detectar respuestas erróneas o faltantes y, de vez en cuando, ajustar la fragmentación o la configuración de recuperación para mejorar la relevancia.
.png)
