Ajuste fino o RAG: ¿Cuál es el mejor enfoque? - NextBrain AI

Supongamos que necesitas construir un chatbot de atención al cliente con inteligencia artificial. Incluso si tu modelo está ajustado con un conjunto de datos de entrenamiento específico, sería ineficaz sin acceso a datos como conversaciones pasadas o información de productos almacenada en los CRM, documentos o sistemas de tickets de los clientes.

Para utilizar estos datos contextuales, necesitas integrarlos con tus LLMs. Esto implica la ingesta de datos de fuentes de terceros y elegir entre RAG y ajuste fino para utilizar los datos de manera efectiva.

Pero, ¿cuál es el mejor enfoque: el ajuste fino o la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)? Este artículo ofrece una comparación detallada de ambos.

Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

RAG mejora la precisión de los LLMs al recuperar datos externos bajo demanda e inyectar contexto en los mensajes en tiempo de ejecución. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes como documentación de clientes, páginas web y aplicaciones de terceros como CRMs y Google Drive.

Componentes Clave de RAG

Ingesta y Almacenamiento de Datos:
- : Extraer todos los datos relevantes del cliente inicialmente.: Extraer todos los datos relevantes del cliente inicialmente.
- : Utilizar trabajos en segundo plano para mantener los datos actualizados en tiempo real.Utiliza trabajos en segundo plano para mantener los datos actualizados en tiempo real.
- Embeddings y Almacenamiento: Almacenar los datos en una base de datos vectorial para su recuperación.
Inyección de Prompt:
- En Tiempo de Ejecución: Recuperar fragmentos de texto relevantes de la base de datos vectorial e inyectarlos en el prompt/query inicial para que el LLM genere la respuesta final.

Ajuste Fino

El ajuste fino implica un entrenamiento adicional de un LLM preentrenado en un conjunto de datos específico del dominio para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Por ejemplo, ajustar un modelo en correos electrónicos de ventas para construir un agente de ventas de IA.

Desafíos del Ajuste Fino

Preparación de Datos: Requiere un conjunto de datos de entrenamiento limpio y bien estructurado.
Resultados Predecibles: Produce resultados más predecibles, pero consume tiempo.

RAG vs. Ajuste Fino: ¿Cuál Elegir?

Cuándo Usar RAG

Inyecta contexto en tiempo real en las indicaciones.
No requiere un conjunto de datos estructurado para el entrenamiento.
Recupera contexto relevante de múltiples fuentes de datos.

Cuándo Usar Ajuste Fino

Cuando tienes un conjunto de datos específico y bien preparado para el entrenamiento.
Para tareas que requieren resultados predecibles.

Implementando RAG

Ingesta de Datos

Identifica dónde reside tu datos contextuales, como en Notion, Google Drive, Slack, Salesforce, etc. Crea mecanismos para ingerir tanto los datos existentes como las actualizaciones.

División de Datos y Embebido

La mayoría de los datos contextuales son no estructurados. Utiliza estrategias de división y genera embebidos para vectorizar los datos para búsquedas de similitud.

Almacenamiento y Recuperación de Datos

Almacena los embebidos en una base de datos vectorial para una recuperación rápida. En tiempo de ejecución, realiza búsquedas de similitud para recuperar fragmentos de datos relevantes e inclúyelos en los mensajes.

Seguridad y Permisos

Asegura un almacenamiento seguro y permisos adecuados para prevenir filtraciones de datos. Considera utilizar LLMs de nivel empresarial o desplegar instancias separadas para cada cliente para mejorar la seguridad.

Proceso de Ajuste Fino

Ingesta de Datos y Preparación

Ingestar datos de aplicaciones externas y preparar conjuntos de datos de entrenamiento limpios. Validar estos conjuntos de datos para asegurar entradas de calidad.

Entrenamiento y Validación

Ajustar finamente el modelo con los conjuntos de datos preparados. Validar el modelo para asegurar que cumple con los criterios de rendimiento antes del despliegue.

Aprendizaje por Refuerzo

Implementar bucles de aprendizaje por refuerzo en producción para mejorar continuamente el modelo utilizando la retroalimentación del usuario.

Tanto RAG como el ajuste fino son valiosos para integrar datos externos y mejorar las salidas de los LLM. Dadas las complejidades de construir conjuntos de datos de entrenamiento robustos, comenzar con RAG suele ser más beneficioso. Sin embargo, en muchos casos, combinar ambos enfoques puede volverse esencial.

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