Qué es la Generación Aumentada por Recuperación y qué beneficios aporta

La RAG es una técnica o marco de inteligencia artificial que optimiza las respuestas de los LLM al dirigir al modelo a consultar fuentes de datos específicas fuera de su conjunto de datos de entrenamiento original. Combina las capacidades generales de lenguaje natural de los LLM extensamente entrenados con perspectivas más profundas y extensas en áreas temáticas altamente especializadas. Esto convierte a la RAG en una herramienta útil para personalizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones empresariales específicas

¿Por qué usar la Generación Aumentada con Recuperación?
Las técnicas de la RAG compensan las debilidades de los LLM cuando se implementan en aplicaciones más específicas. En estos casos, los LLM tradicionalmente tienen dificultades debido a la falta de información específica del contexto.
Aunque los LLM están entrenados con vastas cantidades de datos, estos pueden no incluir fuentes relevantes para su aplicación. Por ejemplo, el LLM que impulsa un chatbot de atención al cliente puede no haberse entrenado con la guía de resolución de problemas para sus productos clave. En consecuencia, no tendrá la información detallada necesaria para proporcionar respuestas precisas o útiles. Además, los LLM también tienen un punto de corte en sus datos de entrenamiento, lo que limita su capacidad para proporcionar información actualizada basada en las fuentes más recientes.
Las alucinaciones también son un problema. Cuando los LLM no tienen una respuesta precisa para una entrada, pueden “alucinar”. Esto implica que el LLM genera respuestas incorrectas a las entradas. Los usuarios generalmente no tienen forma de distinguir estas “alucinaciones” de respuestas precisas y pueden ser engañados como resultado. De manera similar, los LLM que no tienen los datos necesarios para una respuesta profunda y precisa a menudo generan una respuesta vaga y generalizada que, en el mejor de los casos, brinda poca ayuda a los usuarios o, en el peor, los engaña.
Los LLM requieren cantidades increíbles de datos de entrenamiento. Esto los hace necesariamente amplios en alcance. Las técnicas de la RAG compensan las deficiencias de los modelos generales introduciendo fuentes de datos específicas del dominio y estrechando su enfoque.

¿Cuáles son las alternativas a la RAG?
La RAG es solo un enfoque para mejorar el rendimiento de los LLM y la precisión de sus respuestas. Los LLM también pueden perfeccionarse y refinarse con las siguientes técnicas alternativas:

Ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts implica diseñar cuidadosamente los prompts para mejorar las salidas de los LLM sin modificar el modelo. Esto significa crear instrucciones específicas y ejemplos, y puede implicar prompts estructurados, aprendizaje con pocos ejemplos (un marco de aprendizaje automático en el que un modelo de IA aprende a hacer predicciones precisas entrenándose con un número muy pequeño de ejemplos etiquetados) o cadenas de prompts. La ingeniería de prompts es un método rápido y rentable para mejorar la precisión de las respuestas y se aplica mejor cuando no se requieren fuentes de datos adicionales y la tarea está dentro de las capacidades generales del LLM.

Ajuste fino
El ajuste fino es similar a la RAG en que implica actualizar un LLM preentrenado con conjuntos de datos más pequeños y especializados, exponiéndolo a conocimientos, estilos y comportamientos especializados no cubiertos por el entrenamiento original. Tiene costes iniciales más altos que la ingeniería de prompts, pero a menudo es una solución más eficiente al tratar con prompts largos, complejos y difíciles de manejar. En contraste con la RAG, no permite el acceso a datos dinámicos o externos. En cambio, sus respuestas están determinadas por el conocimiento estático establecido en sus datos de (re)entrenamiento.

Preentrenamiento
El preentrenamiento es el proceso de construir un LLM desde cero. Requiere conjuntos de datos enormes que consisten en miles de millones o incluso billones de tokens y es caro y con un alto consumo de recursos. Aunque no es una solución práctica para la mayoría de las aplicaciones empresariales, ofrece un control máximo y permite a los creadores personalizar el modelo según sus necesidades precisas.
Por lo tanto, la RAG suele ser el enfoque más adecuado cuando se desea que su LLM interactúe con conjuntos de datos dinámicos e información externa, lo que le permite aprovechar información actualizada y mejorar la precisión de los resultados.

Desafíos empresariales y cómo ayuda la RAG
Considerar desafíos empresariales específicos nos permite entender mejor el valor de la RAG y las fortalezas del enfoque. Uno de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones al intentar aprovechar la tecnología de IA es que los LLM no conocen su negocio ni sus datos. La enorme cantidad de información requerida para construir un LLM significa que generalmente se entrenan con datos públicos. Si bien estos datos son diversos y variados, no incluyen toda la información privada almacenada por la mayoría de las organizaciones. Crucialmente, no habrán sido entrenados con los datos de su negocio. Tampoco tendrán acceso a los datos generados después de su punto de corte de entrenamiento. Esto significa que están limitados a un marco de referencia reducido.

El enfoque general y de perspectiva amplia para el entrenamiento de LLM es limitante en otros aspectos. Mientras que los LLM de cara al público, como ChatGPT, se benefician de ser herramientas generales que lo hacen todo, eso no es lo que queremos de tecnologías empresariales poderosas diseñadas para satisfacer necesidades comerciales específicas. Por ejemplo, un asistente impulsado por LLM que ayude a los empleados con preguntas sobre beneficios laborales debe tener acceso a las políticas y documentos de recursos humanos de su empresa para proporcionar respuestas significativas. De lo contrario, generará salidas inexactas basadas en políticas generales de recursos humanos e información.

Beneficios de la RAG
Primero y ante todo, la RAG mejora la precisión de las respuestas. Al permitir que el LLM consulte conjuntos de datos externos que proporcionan información y contexto adicionales, la RAG reduce la probabilidad de alucinaciones y mejora la capacidad del modelo para generar respuestas perspicaces y valiosas. Al mismo tiempo, supera las limitaciones de entrenamiento con fecha límite y permite a los LLM consultar información actual y nueva. Esto da como resultado modelos que se mantienen relevantes y son capaces de trabajar con los últimos datos disponibles.

La capacidad de cambiar conjuntos de datos y fuentes de información rápida y fácilmente mediante la RAG también otorga a los desarrolladores más control y un medio para adaptar y mejorar los modelos de manera eficiente. Esto significa que las organizaciones pueden adaptarse a demandas cambiantes y nuevos requisitos operativos con mayor agilidad. Asimismo, los desarrolladores pueden dictar permisos de autorización, permitiendo que el LLM personalice las respuestas para usuarios individuales y sus respectivos niveles de acceso.

Finalmente, el uso comercial de los LLM suele basarse en Modelos Fundamentales (FMs, por sus siglas en inglés) como la serie GPT de OpenAI, PaLM de Google o Llama de Meta. El coste de volver a entrenar estos modelos para el uso de empresas individuales es prohibitivamente alto. La RAG permite a las organizaciones personalizar estos FMs según sus necesidades y hace que la tecnología de LLM sea más accesible y asequible.

Casos de uso empresarial de la RAG
Las empresas utilizan la RAG para preparar los LLM para varias aplicaciones. A continuación, se presentan algunos de los casos de uso más comunes.

Chatbots de atención al cliente
Los chatbots de atención al cliente impulsados por LLM se benefician de la RAG, que les permite generar respuestas más precisas a partir de documentos de la empresa, información sobre productos y recursos de conocimiento. Esto resulta en una mayor satisfacción del cliente, tasas de resolución en el primer contacto mejoradas y menores costes de soporte al cliente.

Mejora en la búsqueda
Incorporar LLM que aprovechan la RAG en las funciones de búsqueda permite a los motores complementar los resultados con respuestas generadas por IA en lenguaje natural que agilizan los procesos y facilitan la búsqueda de información. Por ejemplo, si un usuario realiza una búsqueda con una pregunta específica, el LLM puede proporcionar una respuesta que evita que el usuario haga clic en varios enlaces, escanee páginas en busca de información relevante y extraiga los datos del sitio web. La RAG mejora las posibilidades de que la respuesta generada por IA satisfaga las necesidades del usuario.

Recurso de conocimiento
La RAG también puede desempeñar un papel importante en la creación de recursos de conocimiento efectivos. Estos permiten a los empleados consultar documentos y datos de la empresa, ayudarles a tomar decisiones informadas y garantizar que las organizaciones maximicen el valor de sus datos almacenados. Por ejemplo, los empleados podrían pedirle al recurso de conocimiento que extraiga información relacionada con requisitos regulatorios específicos, agilizando los procesos para demostrar cumplimiento financiero.

Resumen de texto
Las organizaciones podrían utilizar LLM para extraer información e ideas críticas de informes y documentos densos. Aquí, la RAG asegura que el LLM pueda entender y manejar terminología específica del dominio y saber qué información es más relevante y valiosa para el lector.

Recomendaciones personalizadas
La RAG también puede mejorar las capacidades de recomendación al conectar los LLM con datos que analizan el comportamiento reciente. Esto es útil en aplicaciones como la personalización de la experiencia del cliente y la recomendación de productos.

Inteligencia empresarial
Los LLM que aprovechan la RAG también pueden proporcionar inteligencia empresarial mejorada al analizar grandes cantidades de datos empresariales y convertirlos en ideas procesables. Esto permite a las empresas adaptar su estrategia a tiempo, optimizar sus operaciones y generar más ingresos.

La RAG y Crayon
El equipo de Datos e IA de Crayon cuenta con expertos en implementar LLM de manera efectiva, alineando la tecnología con los objetivos comerciales. Crayon ayuda a las empresas, desde aquellas que están dando sus primeros pasos con la IA hasta las que buscan maximizar su potencial. Su experiencia en proyectos de Generación Aumentada con Recuperación permite a las organizaciones aprovechar al máximo el poder de los LLM.