¿Qué es la generación aumentada de recuperación (RAG)?

La generación aumentada de recuperación (RAG) es un marco de inteligencia artificial que combina dos técnicas: en primer lugar, recupera información relevante de orígenes externos, como bases de datos, documentos o la web. Una vez recopilada esta información, se usa para informar y mejorar la generación de respuestas. Este enfoque aprovecha las ventajas de las técnicas de recuperación y generación, lo que garantiza que las respuestas sean precisas, pertinentes y enriquecidas contextualmente con la información más actualizada y específica disponible. Esta funcionalidad dual permite a los sistemas de RAG producir salidas más fundamentadas y matizadas que los modelos puramente generativos.

La RAG se basa en los primeros sistemas de recuperación de información básica. A medida que las tecnologías de IA generativa avanzaban rápidamente y surgían modelos de lenguaje como GPT-2 y BERT, aumentaba la necesidad de generar respuestas más precisas y pertinentes.   En 2020, se introdujo la arquitectura de RAG, lo que supuso un avance significativo. Al usar el aprendizaje automático para combinar el módulo recuperador y el módulo generador —integrando la base de conocimientos internos del modelo de lenguaje grande con orígenes externos de conocimientos— las RAG pudieron producir texto más preciso, actualizado, coherente y contextualmente preciso.   Con el aprendizaje profundo como base, los modelos de RAG se pueden entrenar de un extremo a otro para permitir salidas que optimizan las respuestas, lo que mejora la calidad del contenido generado a medida que el modelo aprende a recuperar la información más confiable y útil contextualmente.

La RAG desempeña un papel fundamental en el avance de las capacidades de la inteligencia artificial, lo que refleja una tendencia hacia sistemas más inteligentes y con reconocimiento del contexto que pueden combinar eficazmente grandes cantidades de información con funcionalidades de generación sofisticadas. Estas son las razones principales por las que la RAG es fundamental para la inteligencia artificial:

 

• Precisión mejorada: Mediante la integración de orígenes de conocimiento externos, la RAG mejora significativamente la precisión y la relevancia de las respuestas generadas por los LLM.

• Relevancia contextual: La RAG permite que los sistemas de inteligencia artificial generen respuestas más adecuadas al contexto mediante la recuperación de información específica relacionada con la solicitud.
  
  
• Rentabilidad: Implementar la RAG es más eficaz que volver a entrenar los LLM continuamente con nuevos datos. 
  
  
• Transparencia: Al proporcionar orígenes de la información usada en las respuestas, la RAG mejora la credibilidad y la confianza.
   
• Versatilidad: La RAG aplicarse a varios sectores, como la asistencia sanitaria, la educación y los sectores financieros, y para fines como el servicio de atención al cliente, la investigación y la creación de contenido.
  
  
• Experiencia mejorada: Al ofrecer respuestas más precisas y relevantes, la tecnología de RAG da lugar a interacciones más satisfactorias y productivas para los usuarios.

 

La arquitectura de los sistemas de RAG es una combinación de dos módulos principales junto con un mecanismo de fusión que funcionan conjuntamente para generar salidas precisas y contextualmente relevantes. Los módulos de RAG se pueden entrenar de un extremo a otro, lo que permite al algoritmo optimizar la recuperación y la generación de forma conjunta, lo que produce un resultado más fundamentado y confiable.

Así es como funciona la arquitectura de la RAG:

El módulo recuperador busca en un conjunto de datos grande para encontrar los fragmentos de información más relevantes en función de la consulta.

Después de la recuperación, el módulo generador usa la información recuperada como contexto adicional para generar una respuesta coherente y pertinente. Normalmente, los módulos generadores son un modelo de lenguaje entrenado previamente, como transformadores generativos preentrenados (GPT) o transformadores bidireccionales y de regresión automática (BART) que se han ajustado para generar texto basado en la entrada y en la información recuperada.

El mecanismo de fusión garantiza que la información recuperada se combine eficazmente en el proceso generativo. Esta interacción entre los módulos permite que los sistemas de RAG generen contenido más fundamentado y confiable al basar la generación en conocimientos recuperados. 

La generación aumentada de recuperación está lista para desempeñar un papel fundamental en el futuro de los LLM mediante la mejora de la integración de los procesos de recuperación y generación. Los avances esperados en esta área darán lugar a una fusión más fluida y sofisticada de estos componentes, lo que permitirá que los LLM ofrezcan salidas muy precisas y contextualmente relevantes en una gama más amplia de aplicaciones y sectores.

A medida que la RAG sigue evolucionando, podemos anticipar su adopción en nuevos dominios, como la educación personalizada, donde puede adaptar las experiencias de aprendizaje en función de las necesidades individuales, y las herramientas de investigación avanzadas, ofreciendo una recuperación de información precisa y completa para consultas complejas.

Abordar las limitaciones actuales, como mejorar la precisión de la recuperación y reducir los sesgos, será clave para maximizar el potencial de los sistemas de RAG. Es probable que las iteraciones futuras de la RAG presenten sistemas más interactivos y con reconocimiento del contexto, lo que mejorará las experiencias del usuario mediante la adaptación dinámica a las entradas del usuario.

Además, el desarrollo de modelos multimodales de RAG, que usan Computer Vision para integrar texto, imágenes y otros tipos de datos, ampliará y abrirá aún más posibilidades, lo que hará que los LLM sean más versátiles y eficaces que nunca.