El avance de la inteligencia artificial ha permitido nuevas formas de interacción entre humanos y máquinas, como mantener conversaciones coherentes con modelos de lenguaje a gran escala tipo GPT-4. Pese a los avances, uno de los problemas más frustrantes al trabajar con LLMs es recibir respuestas que no tienen sentido o que contienen información desactualizada o inventada, especialmente en áreas sensibles como la medicina.
Los modelos tradicionales presentan brechas de conocimiento porque fueron entrenados con datos diferentes a los que necesita el usuario en un momento dado. Además suelen ofrecer respuestas genéricas y a veces alucinan, respondiendo fuera de contexto. Para mitigar estos problemas surgieron los sistemas RAG.
RAG significa Retrieval-Augmented Generation y consiste en enriquecer a los LLMs con acceso a información externa actualizada y contextualizada. Gracias a ello los modelos pueden generar respuestas más precisas y pertinentes, resolviendo limitaciones típicas de los large language models.
Cómo funciona un sistema RAG básico: el flujo habitual incluye seis etapas clave: extracción de datos, fragmentación o chunking, generación de embeddings, almacenamiento en una base de datos vectorial, recuperación mediante búsqueda de similitud y generación de la respuesta final.
i) Extracción de datos En esta primera fase se obtiene la información de fuentes como documentos PDF, bases de datos internas o repositorios web. Los datos se limpian y se preparan para el siguiente paso.
ii) Chunking La información extraída suele ser un gran bloque de texto. El proceso de chunking divide ese bloque en fragmentos manejables utilizando text splitters que permiten definir tamaño del chunk y solapamiento para preservar contexto.
iii) Embeddings Los fragmentos no son interpretables de forma eficiente por la máquina en su forma original. Un modelo de embeddings transforma cada chunk en vectores numéricos que representan el significado semántico y permiten comparaciones rápidas.
iv) Base de datos vectorial Tras generar los embeddings se almacenan en una base de datos vectorial como Chroma u otras alternativas, lo que facilita una búsqueda por similitud cuando llega una consulta.
v) Recuperación Cuando un usuario hace una consulta, la petición se convierte en un embedding y se realiza una búsqueda de similitud contra los vectores indexados. Se recuperan los fragmentos más relevantes que aportan contexto actualizado.
vi) Generación de la respuesta Con la información recuperada, el LLM genera una respuesta precisa y contextualizada, minimizando alucinaciones y reduciendo el riesgo de ofrecer datos obsoletos o erróneos.
Los sistemas RAG se aplican en muchos escenarios: atención al cliente para ofrecer respuestas útiles y no genéricas, investigación de mercado con acceso a grandes volúmenes de datos, sistemas de recomendación más exactos y apoyo en tareas técnicas donde la precisión es crítica.
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