La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) es una técnica avanzada que combina modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con sistemas de recuperación de información para mejorar la generación de contenido relevante. Esta integración permite que los grandes modelos de lenguaje (LLM) no solo generen texto basado en su entrenamiento previo, sino que también accedan y utilicen datos externos actualizados en tiempo real.
Para entender la generación aumentada de recuperación (RAG), uno de los últimos avances en IA generativa, imaginemos un médico.
Cuando un paciente llega con un síntoma común, el médico usa su conocimiento general para hacer un diagnóstico y recomendar un tratamiento. Sin embargo, si el caso es más complejo, el médico puede necesitar revisar investigaciones especializadas o consultar a otros expertos para tomar la mejor decisión.
De manera similar, los grandes modelos de lenguaje (LLM) son capaces de responder a una amplia variedad de preguntas, pero para proporcionar respuestas más específicas y respaldadas por fuentes, necesitan un sistema que recopile información adicional. Este proceso se llama generación aumentada por recuperación, o RAG (por sus siglas en inglés).
La Generación Aumentada de Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) es una técnica de inteligencia artificial que combina la potencia de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con sistemas tradicionales de recuperación de información para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), que forman parte de la IA generativa y son entrenados con enormes volúmenes de datos y miles de millones de parámetros, son capaces de generar respuestas originales y realizar tareas como responder preguntas, traducir y completar frases. Sin embargo, su conocimiento está limitado a los datos con los que fueron entrenados, lo que puede reducir la precisión de las respuestas en dominios específicos o cuando se necesita información actualizada.
La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) resuelve este desafío al vincular el modelo generativo con fuentes de información externas, como bases de datos, repositorios de documentos, conjuntos de texto o conocimientos propietarios.
El proceso incluye dos componentes clave: un modelo de recuperación, que busca en bases de datos grandes o conocimientos segmentados, y un modelo generativo, que toma la información recuperada para generar respuestas en lenguaje natural.
Esto permite a la RAG complementar los datos con los que fue entrenado el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), integrando información específica y actualizada sin necesidad de reentrenar el modelo, lo que lo convierte en una solución eficiente y rentable.
La técnica de RAG es particularmente útil en contextos en los que es crucial acceder a información reciente o confidencial, como en entornos corporativos, donde se puede vincular a bases de conocimiento internas, documentos confidenciales o contextos comerciales específicos.
Además, las fuentes externas se organizan y almacenan en bases de datos vectoriales, lo que permite que el sistema realice búsquedas semánticas o híbridas para recuperar únicamente la información más relevante para la consulta del usuario. Así, el modelo genera respuestas más precisas, pertinentes y conscientes del contexto.
Otra ventaja significativa de RAG es que permite personalizar la experiencia de uso del modelo sin incurrir en los altos costos de volver a entrenarlo. En lugar de procesar grandes volúmenes de datos innecesarios, el modelo accede de manera inmediata solo a la información relevante para la tarea solicitada. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también mejora la precisión de las respuestas en dominios especializados.
Por todo esto, la generación aumentada de recuperación o RAG es una técnica clave para aplicaciones de inteligencia artificial generativa, ya que permite superar las limitaciones de los modelos de lenguaje al complementarlos con información específica y actualizada de fuentes externas, ofreciendo una experiencia más eficiente, precisa y relevante en tareas como la generación de contenido y la respuesta a preguntas complejas.
El proceso de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) se estructura en varias etapas que permiten mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas por un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Este proceso combina la capacidad de recuperación de información de bases de datos externas con la generación de texto de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
El flujo de trabajo de la RAG comienza con la recuperación de información relevante para una consulta, seguida de su integración en el LLM mediante un aumento contextual, y termina con la generación de una respuesta precisa y contextualizada.
Este proceso se apoya en bases de datos vectoriales y técnicas de búsqueda avanzada, lo que permite que el modelo de lenguaje acceda de manera eficiente a información actualizada o especializada sin la necesidad de reentrenar el modelo.
Antes de que el proceso RAG pueda comenzar, es necesario preparar e indexar los datos que se van a utilizar para la recuperación.
El proceso de generación aumentada de recuperación (RAG) comienza con una consulta inicial, que puede ser una pregunta de un usuario o un texto que requiera una respuesta elaborada. Esta consulta desencadena el primer paso: la recuperación de información.
Una vez que se ha recuperado la información más relevante, esta se introduce en el modelo de lenguaje mediante un proceso conocido como aumento.
Con la información enriquecida proveniente de la fase de recuperación y aumento, el LLM procede al análisis (text analytics) y la generación de texto.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son una tecnología esencial en la inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones como los chatbots inteligentes y otras herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Estos modelos tienen la capacidad de generar respuestas coherentes y contextuales, pero también presentan desafíos importantes.
Debido a que los LLM se entrenan con grandes volúmenes de datos estáticos, su conocimiento tiene una "fecha límite", lo que significa que no pueden acceder a información actualizada automáticamente.
Además, su funcionamiento a veces resulta impredecible: pueden ofrecer respuestas inexactas o desactualizadas, generar información falsa cuando no tienen una respuesta clara, o incluso basarse en fuentes no autorizadas sin que el usuario lo sepa.
Estos problemas generan una falta de confianza en los usuarios, ya que el LLM, aunque bien intencionado, actúa como un "empleado demasiado confiado" que responde con seguridad incluso cuando no tiene la información correcta.
Para abordar estos desafíos, la Generación Aumentada de Recuperación (RAG) ofrece una solución eficaz que complementa a los LLM. Este enfoque mejora la precisión de los modelos al conectarlos con fuentes de conocimiento externas, autorizadas y actualizadas.
La implementación de la generación aumentada de recuperación (RAG) en un sistema basado en LLM establece una vía de comunicación entre el modelo generativo y las fuentes de información adicionales que elijas. Esto aporta varias ventajas significativas:
En lugar de depender exclusivamente de los datos con los que fueron entrenados, los modelos potenciados con RAG ofrecen respuestas más alineadas con las expectativas del usuario y las necesidades de contexto, lo que mejora significativamente la confianza en las aplicaciones de IA generativa.
ChatGPT, en su forma actual, no utiliza Generación Aumentada de Recuperación (RAG) de manera directa. Los modelos como ChatGPT se entrenan con grandes cantidades de datos hasta una fecha límite, lo que significa que no pueden acceder a información en tiempo real ni actualizar su base de conocimientos automáticamente.
Su capacidad para generar respuestas se basa en los datos con los que ha sido entrenado, sin acceso en tiempo real a bases de datos externas o específicas, lo que puede limitar la precisión o actualidad de las respuestas en ciertos contextos.
Sin embargo, OpenAI ha desarrollado versiones de modelos que pueden incorporar mecanismos de recuperación de información a través de herramientas o integraciones externas.
Por ejemplo, en el caso de versiones que utilizan navegadores web o integraciones con bases de datos específicas, estas pueden recuperar información externa de manera similar a la RAG, lo que permite obtener datos actualizados en tiempo real o específicos de un dominio. Pero esta funcionalidad no está integrada en todos los modelos de ChatGPT de forma predeterminada.