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

Las RAG siguen una serie de pasos principales para mejorar los resultados de la IA generativa: 

• Recuperación y preprocesamiento: las RAG utilizan potentes algoritmos de búsqueda para hacer consultas a datos externos, como páginas web, bases de conocimientos y bases de datos. Una vez obtenida, la información pertinente se somete a un procesamiento previo, lo que incluye la tokenización, la raíz y la eliminación de las palabras irrelevantes.
• Generación: la información obtenida previamente se incorpora sin problemas al LLM entrenado previamente. Esta integración mejora el contexto del LLM, lo que proporciona una comprensión más completa del tema. Este contexto mejorado permite a los LLMs generar respuestas más precisas, informativas y atractivas. 

RAG funciona recuperando primero la información pertinente de una base de datos mediante una consulta generada por el LLM. A continuación, esta información obtenida se integra en la entrada de consulta del LLM, lo que le permite generar texto más preciso y pertinente según el contexto. RAG utiliza bases de datos de vectores, que almacenan datos de un modo que facilita la búsqueda y la obtención de datos de forma eficiente.

RAG ofrece varias ventajas sobre los métodos tradicionales de generación de texto, especialmente cuando se trata de información factual o respuestas basadas en datos. A continuación se presentan algunas razones clave por las que el uso de RAG puede resultar beneficioso:

Los LLMs tradicionales a menudo se limitan a sus conocimientos y datos previamente entrenados. Esto podría dar lugar a respuestas potencialmente obsoletas o inexactas. RAG supera esto otorgando a los LLMs acceso a fuentes de información externas, garantizando respuestas precisas y actualizadas.

Los LLM son herramientas poderosas para generar textos creativos y atractivos, pero a veces pueden tener dificultades con la precisión de los hechos. Esto se debe a que los LLM se entrenan con cantidades masivas de datos de texto, que pueden contener imprecisiones o sesgos.

RAG ayuda a abordar este problema proporcionando a los LLM acceso a una base de conocimientos seleccionada, garantizando que el texto generado se base en información objetiva. Esto hace que RAG sea particularmente valioso para aplicaciones donde la precisión es primordial, como informes de noticias, redacción científica o servicio de atención al cliente.

Nota: RAG también puede ayudar a evitar que se envíen alucinaciones al usuario final. El LLM seguirá generando soluciones ocasionalmente en las que su entrenamiento esté incompleto, pero la técnica RAG ayuda a mejorar la experiencia de usuario.

El mecanismo de recuperación de RAG garantiza que la información obtenida sea pertinente para la consulta de entrada o el contexto.

Al proporcionar al LLM información contextual pertinente, RAG ayuda al modelo a generar respuestas más coherentes y en sintonía con el contexto indicado.

Esta base contextual ayuda a reducir la generación de respuestas irrelevantes o no relacionadas con el tema.

RAG anima al LLM a generar respuestas que sean coherentes con la información objetiva obtenida.

Al condicionar el proceso de generación de los conocimientos obtenidos, RAG ayuda a minimizar las contradicciones y las incoherencias en el texto generado.

Esto fomenta la coherencia objetiva y reduce las probabilidades de generar información falsa o engañosa.

Los grupos RAG utilizan bases de datos de vectores para recuperar documentos relevantes de forma eficiente. Las bases de datos vectoriales almacenan documentos como vectores en un espacio de gran tamaño, lo que permite obtener datos de forma rápida y precisa basándose en la similitud semántica.

Los RAG complementan a los LLMs al proporcionarles información contextualmente pertinente. Los LLMs pueden usar esta información para generar respuestas más coherentes, informativas y precisas, incluso multimodales.

Los grupos RAG se pueden integrar en un sistema de bot de chat para mejorar sus capacidades conversacionales. Al acceder a información externa, los bots de chat basados en RAG ayudan a aprovechar el conocimiento externo para ofrecer respuestas más completas, informativas y contextuales, lo que mejora la experiencia general de los usuarios.