La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es el método de perfeccionar la salida de un modelo de lenguaje sustancial al referirse a una base de conocimiento creíble más allá de sus fuentes de datos de entrenamiento antes de generar una respuesta.
En este artículo, explicaremos cómo funciona realmente en palabras simples.
Imagina que tenemos un usuario. El usuario podría ser una persona, un bot o otra aplicación, todos buscando respuestas a preguntas específicas. Por ejemplo, podrían preguntar: "¿Cuál fue la tasa de cancelación en el primer trimestre para los clientes de la región sur?"
La parte inicial de esta pregunta suele estar dentro del alcance de un modelo de lenguaje grande (LLM) general. Sin embargo, la especificidad de los datos requeridos para "Q1 de los clientes del sur" no está disponible directamente en los LLM, ya que es única para el negocio y cambia con el tiempo.
Para gestionar esto, podrían ser necesarias múltiples fuentes de datos. Estas podrían incluir PDFs, otras aplicaciones comerciales o incluso imágenes. Acceder a los datos correctos es crucial para responder a consultas tan específicas con precisión.
El papel de las bases de datos vectoriales en RAG
Una vez que reúnas los datos necesarios, se ingresan en una base de datos vectorialEsta base de datos organiza tanto datos estructurados como no estructurados en un formato de matriz matemática, que es más comprensible para los modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa en comparación con los datos sin procesar. Al consultar esta base de datos vectorial, obtienes una incrustación que contiene datos relevantes para tu pregunta.
Esta incrustación se reintroduce luego en el LLM, enriqueciendo el aviso original con datos precisos y con fuentes. El LLM procesa este aviso mejorado y entrega la respuesta a la pregunta original, asegurando precisión y relevancia.
A medida que nuevos datos ingresan a la base de datos vectorial, se actualizan las incrustaciones relevantes para consultas en curso, como la tasa de abandono en el primer trimestre. Esta actualización continua garantiza que las consultas posteriores reciban la información más actual y relevante.
Mitigación de riesgos en el análisis de datos impulsado por IA
La calidad de los datos que ingresan a la base de datos vectorial es muy importante para los resultados producidos. Asegurar datos limpios, bien gobernados y correctamente gestionados es esencial. Además, la transparencia de los LLM utilizados en el proceso también es crucial. Es importante utilizar LLM que sean transparentes en sus procesos de entrenamiento para garantizar la fiabilidad y precisión.
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