Desglosando RAG (Recuperación Generación Aumentada)

Para entender RAG, dividámoslo en sus dos partes principales: modelos de recuperación y modelos generativos.

Modelos de recuperación: Estos modelos son excelentes para extraer información relevante de un conjunto de documentos o una base de conocimientos. Utilizan técnicas como la recuperación de información o la búsqueda semántica para encontrar los datos más pertinentes en función de una consulta. Piense en ellos como su opción preferida para obtener información precisa y específica, pero no tanto para crear contenido nuevo.

Modelos generativos: Por otro lado, los modelos generativos se centran en la creación de contenido nuevo a partir de una indicación determinada. Estos grandes modelos de lenguaje (LLM) aprenden los patrones y las estructuras del lenguaje natural a partir de toneladas de datos de entrenamiento. Son la opción ideal para crear textos creativos y coherentes, aunque a veces pueden no ser lo suficientemente precisos o relevantes.

Cómo funciona RAG

Ahora, RAG interviene para combinar estos dos enfoques y cubrir sus debilidades individuales. Así es como funciona: un modelo basado en recuperación primero obtiene información relevante de una base de conocimiento o documentos en función de una consulta. Esta información recuperada luego alimenta el modelo generativo, lo que le proporciona una base sólida sobre la cual construir.

Al utilizar este método, el modelo generativo puede aprovechar la precisión y especificidad del modelo de recuperación, lo que le permite mantenerse basado en el conocimiento real disponible, lo que da como resultado un texto relevante y preciso.

Más sobre los modelos de recuperación

Los modelos de recuperación están diseñados para encontrar y clasificar información relevante en respuesta a una consulta. Se benefician de grandes conjuntos de datos y están entrenados para producir resultados significativos y específicos del contexto. Un modelo de recuperación popular es el de las incrustaciones de redes neuronales. Calcula qué tan bien se clasifican los documentos en relación con su consulta en función de la distancia calculada en un espacio vectorial (de ahí el uso de bases de datos vectoriales).

Aplicaciones de RAG

El RAG tiene muchísimas aplicaciones interesantes. Por ejemplo, en los sistemas de preguntas y respuestas, el modelo de recuperación encuentra pasajes o documentos relevantes y el modelo generativo elabora una respuesta concisa y coherente. En la creación de contenido, como en la redacción de resúmenes o historias, el modelo de recuperación proporciona datos o contexto relevantes que el modelo generativo utiliza para hacer que el contenido sea más informativo y atractivo.

¿Así que?

En pocas palabras, RAG combina las ventajas de los modelos generativos y basados ​​en la recuperación para mejorar la calidad y la relevancia del texto generado. Al combinar la precisión de los modelos de recuperación y el poder creativo de los modelos generativos, RAG crea sistemas de generación de lenguaje más sólidos y fundamentados en el contexto. De este modo, se obtiene lo mejor de ambos mundos: generación de texto precisa y creativa.

En SparkTrail Data, aprovechamos el poder de la generación aumentada por recuperación (RAG) para ofrecer RAG como servicio, revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus datos. Nuestro enfoque innovador combina la precisión de los modelos de recuperación, que extraen información precisa y relevante de vastas bases de conocimiento, con la destreza creativa de los modelos generativos, lo que garantiza que el texto generado no solo sea coherente, sino que también esté basado en datos reales. Este modelo híbrido nos permite conectarnos sin problemas con sus plataformas de big data, identificando y resolviendo rápidamente incidentes con una precisión y velocidad incomparables. Al aprovechar RAG, somos pioneros en una nueva era de soluciones impulsadas por IA que mejoran el procesamiento de datos, reducen los costos y aumentan la eficiencia operativa, todo mientras le brindan información confiable y sin alucinaciones. Únase a nosotros a la vanguardia de esta revolución de la IA y transforme sus datos en su mayor activo competitivo.