¿Qué es un buscador inteligente RAG?

En los últimos meses, se han logrado avances significativos en el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLM), lo que ha mejorado notablemente la precisión y confiabilidad de las aplicaciones de IA generativa (GenAI).

En particular, las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) han impulsado el procesamiento del lenguaje natural (PLN) a un nuevo nivel, transformando la manera en que buscamos e interactuamos con la información online y facilitando el desarrollo de nuveos buscadores inteligentes RAG.

Los recientes avances en inteligencia artificial han dado lugar a la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), una técnica que potencia aún más los grandes modelos de lenguaje (LLM) y su capacidad para procesar y buscar información a través del procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Descubre cómo Bismart desarrolló un buscador inteligente RAG que automatiza la lectura de notificaciones, sintetiza documentos y permite búsquedas en lenguaje natural, generando acciones automáticas a partir de los resultados. Descarga el caso de éxito completo para más información.

RAG y Buscadores semánticos de IA

La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) no solo está impulsando la evolución de la IA generativa, sino que también está empezando a ser aplicada en motores de búsqueda, allanando el camino hacia el desarrollo de nuevos buscadores inteligentes basados en RAG.

En Bismart, como expertos en consultoría de negocio e inteligencia artificial —siendo una de las pocas empresas que ha alcanzado el máximo nivel de certificación de Microsoft en IA y análisis de datos— ya estamos trabajando con técnicas RAG y hemos empezado a desarrollar los primeros proyectos basados en RAG para ayudar a nuestros clientes a procesar información en lenguaje natural con la mayor precisión y capacidad posible.

Antes de profundizar en el tema, es fundamental entender qué es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y cómo funciona.

¿Qué son las técnicas RAG?

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una novedosa técnica de inteligencia artificial vinculada a los grandes modelos de lenguaje (LLM) y al procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Las técnicas RAG complementan los ya existentes grandes modelos de lenguaje (LLM) con la habilidad de buscar y procesar información actualizada (up-to-date) en bases de datos externas externas al modelo LLM y con la capacidad de generar texto en lenguaje natural propia de la IA Generativa. 

La gran ventaja de las técnicas RAG es que, en lugar de depender únicamente de la información con la que ha sido entrenado el Large Language Model (LLM), RAG permite extraer información actualizada o específica de fuentes de datos externas o propietarias. Así, el modelo de recuperación localiza datos relevantes, mientras que el LLM transforma esa información en respuestas comprensibles y contextualizadas. 

La Generación Aumentada por Recuperación emplea tanto la búsqueda semántica como la búsqueda híbrida para comprender mejor las consultas de los usuarios y ofrecer resultados más ajustados a su contexto.

Todo esto hace de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) una solución avanzada capaz de optimizar la precisión de los buscadores semánticos de IA, así como mejorar las respuestas de las aplicaciones de IA Generativa.

En entornos corporativos, donde los datos internos y documentos confidenciales son críticos, las técnicas RAG permiten que los buscadores semánticos basados en IA accedan tanto a información interna como externa según el contexto de la pregunta, ofreciendo una experiencia de búsqueda de información personalizada, profundamente contextual y relevante según las necesidades de negocio. 

Al incorporar fuentes de información adicionales, como datos recientes o documentos internos, las técnicas RAG mejoran notablemente la relevancia y precisión de las respuestas, sin necesidad de reentrenar el modelo LLM original. 

¿Qué es un búscador inteligente RAG?

Las técnicas RAG son especialmente útiles en los buscadores semánticos de IA. Mediante la incorporación de técnicas RAG en estos buscadores semánticos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), se están desarrollando motores de búsqueda avanzados y altamente complejos que no solo responden a las solicitudes directas del usuario, sino que también encuentran información relacionada gracias al uso de la IA Generativa.

Los buscadores inteligentes RAG se destacan por su capacidad de interpretar el contenido de documentos y registros no estructurados, como los que se encuentran en un entorno hospitalario. Por ejemplo, en lugar de limitarse a buscar coincidencias exactas de palabras clave, un buscador semántico puede procesar datos clínicos y responder preguntas complejas expresadas de cualquier forma, como qué tratamiento se ha asignado a pacientes con ciertos síntomas.

Es decir, con la incorporación de técnicas RAG, un buscador semántico puede, no solo encontrar respuestas exactas, sino también identificar patrones o relaciones en la información que pueden ser útiles para la toma de decisiones médicas, mejorando así la eficiencia y precisión en el procesamiento de información.

Tipos de buscadores: Del buscador básico al Buscador Inteligente RAG

Para entender mejor la diferencia entre un buscador corriente y un buscador inteligente RAG, tomemos como ejemplo la búsqueda de la palabra 'fruta':

• Buscador tradicional: Encontrará archivos que contengan 'fruta' en su nombre, como 'fruta.doc' o 'fruta_dulce.xls'.
• Buscador avanzado: Además de los archivos mencionados, encontrará documentos que contienen la palabra 'fruta' dentro de su contenido, como 'document1.doc' o 'document2.xls' (donde aparece en una columna de Excel con el título 'fruta').
• Buscador RAG: Este motor va un paso más allá. No solo encontrará los archivos con la palabra 'fruta' en su contenido, sino que entenderá el contexto. Por ejemplo, si un documento menciona 'plátanos', sabrá que son una fruta y lo incluirá en los resultados. Además, si un archivo habla de 'frutero' o 'granjas', también lo considerará relevante, ya que comprende que estos términos están relacionados con el concepto de fruta.

Este tipo de buscador semántico, potenciado por RAG, tiene la capacidad de comprender el significado de los documentos en un nivel mucho más profundo, proporcionando resultados que superan las limitaciones de las búsquedas textuales tradicionales.

Caso de éxito: Desarrollo de un buscador inteligente RAG 

Automatización de acciones basadas en los resultados de las búsquedas

En Bismart, siempre intentamos estar al frente de las últimas innovaciones en inteligencia artificial. Como una de las pocas empresas con el máximo nivel de certificación en inteligencia artificial, Bismart ya hemos llevado a cabo proyectos basados en técnicas RAG para desarrollar motores de búsqueda inteligentes con capacidades avanzadas que van más allá de las búsquedas tradicionales.

Concretamente, Bismart ha desarrollado un buscador inteligente RAG para una multinacional del sector legal. El objetivo del proyecto era automatizar la gestión de notificaciones judiciales, un proceso que requería una gran cantidad de horas de trabajo manual.

La incorporación de técnicas RAG al buscador nos han permitido llevar la búsqueda semántica de IA un paso más allá, llegando hasta la automatización de acciones basadas en los resultados de las búsquedas. Esto no solo  ha permitido a nuestros clientes ahorrar miles de horas de trabajo que antes requerían de intervención humana, sino que también optimiza la eficiencia en el procesamiento de información.

Gracias a nuestra solución, la empresa logró automatizar completamente la lectura de estas notificaciones, identificando y extrayendo datos clave de manera automática. Esto ha supuesto un ahorro significativo de tiempo y recursos, permitiendo a los empleados centrarse en tareas estratégicas, mientras que el sistema se encarga del procesamiento y estructuración de la información.

De esta manera, nuestros buscadores inteligentes RAG no solo encuentran la información relevante, sino que también pueden desencadenar procesos automáticos que agilizan y simplifican las operaciones para nuestros clientes.

Si quieres ver cómo desarrollamos un buscador inteligente RAG capaz de automatizar la generación de tareas a partir de notificaciones judiciales, descarga el caso de éxito completo. 

Buscador inteligente RAG: ¿La muerte de Google Search?

El nacimiento de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) supone una transformación significativa en el ámbito de los motores de búsqueda, marcando lo que algunos consideran 'el fin del buscador de Google Search' tal como lo conocemos.

Por ejemplo, OpenAI, ha anunciado su intención de lanzar un motor de búsqueda inteligente basado en RAG que podría revolucionar las búsquedas contextuales, superando a las herramientas actuales como Google. De hecho, cada vez más usuarios recurren a modelos como ChatGPT para realizar búsquedas, en lugar de utilizar motores tradicionales.

Microsoft también está trabajando en integrar RAG en sus productos. Actualmente, el buscador de SharePoint ya permite buscar dentro del contenido de los documentos, no solo en sus títulos o nombres de archivos. Con la incorporación de RAG, planean llevar esta funcionalidad a un nuevo nivel. A su vez, el motor de búsqueda Bing ya está implementando algunas características de RAG, lo que lo convierte en una herramienta más avanzada que los motores de búsqueda tradicionales para las búsquedas de documentos dentro de la organización.