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  • Foto del escritorAarón Almansa

RAG - Retrieval Augmented Generation

Mejorar la aplicación empresarial de la Inteligencia Artificial


En la actualidad, la mayoría de nosotros hemos interactuado con modelos de IA generativa a través de ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google para acceder a un modelo de lenguaje LLM.

Los utilizamos para ayudarnos a realizar tareas diarias como escribir correos electrónicos, resumir textos, o crear publicaciones en redes sociales.

Los resultados mejoran mucho dependiendo de la calidad de las instrucciones e información (Prompts) que proporcionamos solicitando respuestas. Con un contexto específico y datos verificados, los resultados son óptimos.

Esto no siempre ocurre, y el modelo de IA puede no disponer del acceso a datos específicos y vitales para el negocio, y carecer de información de las relaciones con clientes/proveedores/colaboradores.


Aquí es donde entra en juego la tecnología RAG de Inteligencia Artificial, que permite incorporar automáticamente los datos propios corporativos más actuales y relevantes directamente en los prompts que usamos con un LLM.

En términos simples, RAG permite a las empresas recuperar y utilizar datos de diversas fuentes internas para obtener mejores resultados con modelos de IA generativa. Hablamos de todo tipo de datos:

  • estructurados como hojas de cálculo o bases de datos relacionales

  • no estructurados como correos electrónicos, archivos PDF, registros de chat, publicaciones en redes sociales y otros tipos de información


Al usar datos propios y totalmente fiables, se reducen las famosas alucinaciones de estos modelos, se eliminan errores y se consiguen resultados mucho más personalizados, precisos y relevantes.

RAG está revolucionando el uso de la inteligencia artificial en las empresas.


Funcionamiento

La tecnología RAG funciona con un tipo especializado de base de datos llamada base de datos vectorial. Esta base de datos almacena la información en un formato específico que la IA puede entender y recuperar rápidamente cuando sea necesario.

  • La información almacenada puede proceder de fuentes estructuradas como registros de aplicaciones, tablas y gráficos, o puede ser no estructurada, como documentos de texto, o archivos multimedia y audio.

  • Se utiliza un tipo de modelo llamado de incrustación que codifica todos estos tipos de datos en vectores que capturan su significado y contexto, y permite encontrar información similar mediante la búsqueda de puntos de datos vecinos. Por ejemplo, una vez almacenada una foto tomada con un móvil, buscar imágenes similares. Este tipo de acciones son posibles y rápidas gracias a la búsqueda vectorial


Las bases de datos vectoriales:

  • Permiten almacenar y recuperar estos vectores como si fueran puntos en un espacio de alta dimensión

  • Disponen de un motor de consultas muy potente que permite realizar búsquedas eficientes y rápidas de los vecinos más cercanos en este espacio

  • Ofrecen funcionalidades como la gestión de datos, tolerancia a fallos, autenticación y control de acceso

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