Mejora de los modelos de lenguaje con generación aumentada de recuperación: una guía completa

Retrieval Augmented Generation (RAG) es un marco de inteligencia artificial que optimiza el resultado de un modelo de lenguaje grande (LLM) al hacer referencia a una base de conocimientos creíble fuera de sus fuentes de capacitación. RAG combina las capacidades de los LLM con las fortalezas de los sistemas tradicionales de recuperación de información, como las bases de datos, para ayudar a la IA a escribir textos más precisos y relevantes.

Los LLM son cruciales para impulsar chatbots inteligentes y otras aplicaciones de PNL. Sin embargo, a pesar de su poder, tienen limitaciones, como depender de datos de entrenamiento estáticos y, en ocasiones, proporcionar respuestas impredecibles o inexactas. También pueden brindar información desactualizada o incorrecta cuando no están seguros de la respuesta, especialmente para temas que requieren un conocimiento profundo. Las respuestas del modelo se limitan a las perspectivas de sus datos de entrenamiento, lo que podría generar un sesgo de respuesta. Aunque los LLM se utilizan ampliamente en la actualidad en diversos ámbitos, su eficacia en la recuperación de información a menudo se ve obstaculizada por estas limitaciones.

RAG es una herramienta poderosa que juega un papel importante en la superación de las limitaciones de los LLM. Al guiarlos hacia información relevante de una base de conocimientos autorizada, RAG garantiza que los LLM puedan brindar respuestas más precisas y confiables. A medida que el uso de LLM continúa creciendo, las aplicaciones de RAG también aumentan, lo que lo convierte en una parte indispensable de las soluciones modernas de IA.

Arquitectura de RAG

Una aplicación RAG generalmente funciona extrayendo información relacionada con la consulta del usuario de una fuente de datos externa, que luego se pasa al LLM para generar la respuesta. El LLM utiliza tanto sus datos de capacitación como información externa para brindar respuestas más precisas. Una descripción más detallada del proceso es la siguiente:

• Los datos externos pueden provenir de varias fuentes, como un documento de texto, una API o bases de datos. Estos datos se convierten en una representación numérica mediante un modelo integrado en una base de datos vectorial para que el modelo de IA pueda comprender la información.
• Luego, la consulta del usuario se convierte en una representación numérica y se compara con la base de datos vectorial para recuperar la información más relevante. Esto se hace mediante representaciones y cálculos vectoriales matemáticos.
• Luego, el modelo RAG aumenta la solicitud del usuario agregando los datos recuperados relevantes en contexto, que el LLM utiliza para generar mejores respuestas.

La eficiencia de una aplicación RAG se puede aumentar mediante técnicas como la reescritura de consultas, la segmentación de la consulta original en múltiples subconsultas y la integración de herramientas externas en los sistemas RAG. Además, el rendimiento de RAG depende de la calidad de los datos utilizados, la presencia de metadatos y la calidad inmediata.

Casos de uso de RAG en aplicaciones del mundo real

Las aplicaciones RAG se utilizan ampliamente hoy en día en varios dominios. Algunos de sus casos de uso comunes son los siguientes:

• Los modelos RAG mejoran los sistemas de respuesta a preguntas al recuperar información precisa de fuentes autorizadas. Un caso de uso de las aplicaciones RAG es la recuperación de información en organizaciones de atención médica, donde la aplicación puede responder consultas médicas basadas en literatura médica.
• Las aplicaciones RAG son muy efectivas para agilizar la creación de contenido generando información relevante. Además, también son muy valiosos para producir resúmenes concisos de información de múltiples fuentes.
• Las aplicaciones RAG también mejoran a los agentes conversacionales, permitiendo que los chatbots y asistentes virtuales brinden respuestas precisas y contextualmente relevantes. Esto los hace ideales para usar como chatbots de servicio al cliente y asistentes virtuales que pueden brindar respuestas precisas e informativas durante las interacciones.
• Los modelos RAG también se utilizan en sistemas de búsqueda basados ​​en el conocimiento, herramientas educativas y asistentes de investigación jurídica. Pueden proporcionar explicaciones personalizadas, generar materiales de estudio, ayudar a redactar documentos, analizar casos legales y formular argumentos.

Desafíos clave

Aunque las aplicaciones RAG son muy poderosas cuando se trata de recuperación de información, existen algunas limitaciones que deben considerarse para aprovechar RAG de manera efectiva.

• Las aplicaciones RAG dependen de fuentes de datos externas, y crear y mantener integraciones con datos de terceros puede ser un desafío y requerir experiencia técnica.
• Las fuentes de datos de terceros pueden incluir información de identificación personal que puede generar problemas de privacidad y cumplimiento.
• La latencia en respuesta es otro desafío que puede surgir debido al tamaño de la fuente de datos, los retrasos de la red y el mayor número de consultas que debe manejar un sistema de recuperación. Por ejemplo, si una gran cantidad de usuarios utilizan la aplicación RAG, es posible que no funcione con la suficiente rapidez.
• Depender de fuentes de datos no confiables puede hacer que el LLM proporcione información falsa o sesgada y puede resultar en una cobertura incompleta de un tema.
• Configurar la salida para incluir fuentes puede resultar difícil, especialmente cuando se trabaja con múltiples fuentes de datos.

Tendencias futuras

La utilidad de una aplicación RAG puede aumentar aún más si puede manejar no sólo información textual sino también una amplia variedad de tipos de datos: tablas, gráficos, cuadros y diagramas. Esto requiere construir un canal RAG multimodal capaz de interpretar y generar respuestas a partir de diversas formas de datos. Los LLM multimodales (MLLM), como Pix2Struct, ayudan a desarrollar dichos modelos al permitir una comprensión semántica de las entradas visuales, mejorando la capacidad del sistema para responder preguntas y brindar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Con el crecimiento de las aplicaciones RAG, existe una gran demanda de incorporar capacidades multimodales para manejar datos complejos. Los desarrollos con MLLM mejorarán la comprensión de la información por parte de la IA, aumentando aún más su aplicación en atención médica, educación, investigación legal y otros. Es probable que la perspectiva de los sistemas RAG multimodales amplíe el alcance de la aplicación de la IA en todas las industrias.

Referencias: