La generación aumentada de recuperación es una técnica que mejora la confiabilidad y precisión de los modelos de Inteligencia Artificial generativa. En este artículo te explicamos en qué consiste exactamente esta técnica y por qué es una auténtica revolución en el campo de la IA.
RAG se caracteriza por combinar el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), los cuales son redes neuronales entrenadas con ingentes cantidades de datos y capaces de aprender patrones complejos del lenguaje, con los sistemas tradicionales de recuperación de información.
Si bien los LLM pueden responder preguntas generales con gran fluidez, presentan el hándicap de que no pueden profundizar en un tema específico. Es ahí donde entran los sistemas tradicionales de recuperación de información para complementar a los LLM, enriquecerlos y permitir que puedan responder a preguntas más concretas y de nicho.
Estos sistemas son herramientas capaces de acceder y localizar información relevante que se encuentra guardada en grandes almacenes de datos, como pueden ser las bibliotecas digitales, las bases de datos o los repositorios web.
Los RAG, por tanto, ofrecen textos más precisos, relevantes y actualizados (siempre y cuando esas bases de datos externas se mantengan al día).
La técnica RAG permite mejorar la Inteligencia Artificial desarrollada con LLM al suplir las carencias de este entrenamiento estándar con fuentes de datos externas y específicas.
Por ahora, los modelos de generación aumentada de recuperación están limitados al contenido de texto, pero se espera que en el futuro puedan interactuar con bases de datos más complejas y mejorar aún más las respuestas de la Inteligencia Artificial generativa.
Y aunque este modelo está siendo desarrollado y utilizado por grandes corporaciones con grandes recursos, también se espera que poco a poco vaya siendo más accesible para que las pequeñas y medianas empresas puedan utilizarlos.
Sin embargo, lo que sí está claro es que la tecnología RAG es una auténtica revolución en el mundo de la Inteligencia Artificial generativa.
Si los bots conversacionales solo se desarrollan con modelos de lenguaje grande (LLM), pueden ofrecer a los clientes información obsoleta y desactualizada, así como una respuesta poco específica sobre los productos o servicios de la empresa. Esto puede generar desconfianza y descontento al recibir respuestas incorrectas.
Al implementar la generación aumentada de recuperación, la Inteligencia Artificial generativa del chatbot puede ofrecer respuestas específicas y actualizadas basadas en la información que almacena la organización.
Utilizar herramientas de Inteligencia Artificial generativa desarrolladas con la técnica RAG permite que el texto generado por estas sea más específico y pueda ayudar más a las organizaciones a generar contenido más concreto y útil, tanto a nivel interno como externo.