Sistemas RAG y su impacto en la IA
Hola humanos
En el mundo actual, donde la inteligencia artificial juega un papel cada vez más importante, es esencial comprender conceptos que permiten mejorar la precisión y confiabilidad de las respuestas generadas por los modelos de IA Generativa. Hoy hablaremos sobre uno de estos conceptos clave: la Generación de Recuperación Aumentada (RAG), que está revolucionando la manera en que interactuamos con sistemas de IA, específicamente en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
Para entender lo que es RAG, es necesario definir otros conceptos importantes.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Es una rama de la Inteligencia Artificial que logra que las computadoras entiendan, interpreten y respondan al lenguaje que utilizamos los humanos. El NLP se aplica con asistentes virtuales como ChatGPT (modelos LLM) que logran entender y responder de manera lógica cualquier pregunta que le hagas.
Modelo LLM: Los modelos LLM son un tipo de modelo de inteligencia artificial dentro del campo de NLP, diseñado para comprender, generar y manipular texto en lenguaje natural a gran escala, logrando que una máquina te pueda dar respuestas como un humano. Estos modelos están entrenados con enormes cantidades de datos textuales.
¿Qué es RAG?
RAG mejora la precisión de los modelos de IA al combinar la generación de texto con la recuperación de información de fuentes externas, garantizando respuestas confiables y actualizadas.
Es una técnica para mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos generativos de IA con datos obtenidos de fuentes externas.
Imagina que tienes un asistente virtual que no solo te responde basándose en lo que sabe, sino que también busca en libros, artículos o páginas web para darte una respuesta más precisa y detallada. Es como si tu asistente no solo se basara en su propio conocimiento, sino que también fuera a la biblioteca a buscar la mejor información antes de responderte. Esto ayuda a que las respuestas sean más completas y actualizadas.
Por ejemplo: Estás usando un chatbot médico que te da consejos de salud. Sin RAG, podría darte información basada solo en lo que ha aprendido en su entrenamiento. Pero con RAG, el chatbot puede consultar artículos médicos recientes o bases de datos de investigación para proporcionarte un consejo más preciso y actualizado, mejorando significativamente la calidad de la información que recibes.
Los LLM son útiles para responder indicaciones generales de forma inmediata, pero muchas veces los usuarios no pueden profundizar en un tema más especifico y en ocasiones sucede un fenómeno llamado alucinaciones en donde los LLMS inventan respuestas contrarias a la realidad.
Para solucionar esto, RAG consulta una base de datos de documentos, recupera información relevante y luego la pasa a los LLM. Este enfoque aumenta el conocimiento interno de los LLM con fuentes externas verificables.
¿Cómo funciona RAG?
El objetivo de la técnica RAG es darle al usuario confianza de que está consumiendo información de calidad y este proceso puede ejecutarse con simplemente 5 líneas de código, en lugar de reentrenar un modelo con nuevos conjuntos de datos.
La técnica RAG busca recuperar información relevante de un conjunto de conocimiento e identifica las piezas de información más relevantes basadas en una consulta para darle un contexto extra al LLM.
Beneficios de usar RAG
Los beneficios de usar la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) son:
- Te puedes asegurar que el LLM tenga el contexto deseado con la fuente de conocimiento proporcionada y así es menos probable que el modelo genere información incorrecta o engañosa.
- En lugar de entrenar un modelo LLM con más parámetros, solo necesitas actualizar la base de datos a consultar.
- Puedes conectar archivos PDF, Docx, TXT e incluso bases de datos relacionales al LLM para darle mayor contexto a las respuestas.
Pasos dentro de un sistema RAG
Ejemplificación de como funcionan los sistemas RAG dentro de un LLM
- El usuario hace una consulta al LLM.
- El sistema RAG consulta documentos relevantes
- La base de datos de documentos devuelve documentos relevantes
- El sistema RAG toma los documentos proporcionados por la base de datos y los combina con la consulta original.
- La consulta y los documentos combinados se envían al LLM, que genera una respuesta basada en la información proporcionada.
- El sistema RAG devuelve la respuesta combinada al usuario.
Conclusión
El sistema generación de recuperación aumentada (RAG) aborda la falta de precisión en modelos LLM mediante la integración de una base de datos de documentos externa. Este proceso mejora la precisión de los LLM al proporcionar contexto relevante de los documentos recuperados para generar respuestas. El sistema sigue un procedimiento de consulta a documentos externos para la generación de respuestas informadas.
A medida que avanzamos con el uso de la IA, herramientas como RAG se vuelven cada vez más indispensables para mejorar estas interacciones. Si estás trabajando en un proyecto que involucra LLMs, considera que la implementación de RAG podría darte resultados precisos y personalizados.
!Hasta la próxima humanos!
Referencias:
https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
