La generación aumentada de recuperación (RAG) es una técnica de procesamiento del lenguaje natural que combina lo mejor de los modelos generativos y basados en la recuperación. La información de una base de datos o base de conocimientos se utiliza para mejorar el contexto y la precisión del texto generado.
En 2023, Algo Communications, con sede en Canadá, se enfrentaba a un reto. La empresa estaba preparada para un rápido crecimiento, pero no podía formar a los representantes de servicio atención al cliente (CSR) lo suficientemente rápido como para mantenerse al día con su expansión. Para hacer frente a este reto, la empresa recurrió a una solución novedosa: la IA generativa.
Algo Communications adoptó un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) para ayudar a incorporar nuevos CSR más rápido. Con el fin de entrenarlos para responder a preguntas complejas de los clientes con precisión y fluidez, Algo sabía que necesitaba algo más sólido que un LLM estándar, que generalmente se entrena con los datos públicos disponibles en Internet y carece del contexto empresarial específico necesario para responder a las preguntas con precisión. Aquí es donde entra en juego la generación aumentada de recuperación, más conocida simplemente como la RAG.
A estas alturas, muchos de nosotros ya hemos utilizado un LLM de IA generativa a través de aplicaciones de chat como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google (antes Bard) para que nos ayudara a escribir un correo electrónico o crear un texto inteligente para las redes sociales. Pero obtener los mejores resultados no siempre es fácil, especialmente si no has dominado el arte y la ciencia de elaborar una gran solicitud.
¿Por qué? Porque para que un modelo de IA sea bueno, lo que se le enseña también tiene que ser bueno. Para que mejore, necesita el contexto adecuado y muchísimos datos fácticos, y no información genérica. Un LLM estándar no siempre está actualizado, ni tendrá acceso fiable a sus datos ni comprenderá sus relaciones con los clientes. Aquí es donde la RAG puede ayudar.
La RAG es una técnica de IA que permite a las empresas incrustar automáticamente sus propios datos más actuales y relevantes directamente en su solicitud de LLM. Y no estamos hablando solo de datos estructurados como una hoja de cálculo o una base de datos relacional. Nos referimos a recuperar todos los datos disponibles, incluidos los datos no estructurados: correos electrónicos, PDF, registros de chat, publicaciones en redes sociales y otros tipos de información que podrían generar un mejor resultado de IA.
Temas que abordaremos:
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En pocas palabras, la RAG ayuda a las empresas a recuperar y utilizar sus datos de diversas fuentes internas para obtener mejores resultados de IA generativa. Debido a que el material de origen proviene de sus propios datos fiables, ayuda a reducir o incluso eliminar las alucinaciones y otros resultados incorrectos. En pocas palabras: puede confiar en que las respuestas serán relevantes y precisas.
Para lograr esta precisión mejorada, la RAG trabaja en conjunto con un tipo especializado de base de datos llamada base de datos de vectores para almacenar datos en un formato numérico que tenga sentido para la IA y recuperarlos cuando se le solicite.
"La RAG no puede hacer su trabajo sin que la base de datos de vectores haga el suyo", dijo Ryan Schellack, director de marketing de productos de IA en Salesforce. "Ambas van de la mano. Cuando oiga a una empresa hablar de respaldar la generación aumentada de recuperación, como mínimo están respaldando dos cosas: un almacén de vectores para almacenar información y luego algún tipo de mecanismo de búsqueda de aprendizaje automático diseñado para trabajar con ese tipo de datos".
Cuando funciona en conjunto con una base de datos de vectores, la RAG puede ser una herramienta potente para generar mejores resultados de LLM, pero no obra milagros. Los usuarios aún deben comprender los conceptos básicos de cómo escribir una solicitud clara.
La generación aumentada por recuperación ofrece múltiples beneficios que transforman la manera en que las organizaciones aprovechan la inteligencia artificial. Esta tecnología combina lo mejor de los modelos de lenguaje con el acceso a fuentes de datos actualizadas.
Los modelos de lenguaje tradicionales se limitan a sus datos de entrenamiento. Esto da lugar a respuestas obsoletas y potencialmente inexactas. RAG supera este problema proporcionando información actualizada a los LLMs desde fuentes externas en tiempo real.
Los LLM son herramientas poderosas para generar textos creativos y atractivos, pero a veces pueden tener dificultades con la precisión de los hechos. Esto se debe a que los LLM se entrenan con cantidades masivas de datos de texto, que pueden contener imprecisiones o sesgos.
Proporcionar datos al LLM como parte de la petición de entrada puede mitigar las alucinaciones de la IA generativa. La clave de este enfoque es asegurar que se proporcionan los datos más relevantes al LLM y que la salida del LLM se basa completamente en esos datos, a la vez que responde a la pregunta del usuario.
Las RAG suelen obtener datos mediante búsquedas, y los buscadores modernos ahora utilizan bases de datos vectoriales para recuperar documentos relevantes de forma eficiente. Las bases de datos vectoriales almacenan documentos como representaciones numéricas en un espacio de gran tamaño, lo que permite obtener datos de forma rápida y precisa basándose en la similitud semántica.
Los buscadores avanzados usan la búsqueda semántica y la búsqueda por palabras clave a la vez (búsqueda híbrida), y un reclasificador que asigna una puntuación a los resultados de búsqueda para que los primeros resultados devueltos sean los más relevantes.
La generación aumentada de recuperación se basa en varios componentes técnicos que trabajan de manera coordinada para generar respuestas precisas y contextualizadas.
El procesamiento del lenguaje natural constituye la base de RAG. Esta tecnología permite que los sistemas comprendan y procesen el lenguaje humano de manera efectiva. Los algoritmos de PLN analizan las consultas de los usuarios, extraen el significado y determinan qué información necesitan recuperar.
Las bases de datos vectoriales almacenan información en forma de vectores numéricos que capturan el significado semántico del contenido. Cuando una consulta llega al sistema, se convierte en un vector y se compara con los vectores almacenados para encontrar las coincidencias más relevantes.
Este proceso de vectorización transforma texto, imágenes y otros tipos de datos en representaciones numéricas que los algoritmos de machine learning pueden procesar eficientemente.
Los mecanismos de recuperación utilizan algoritmos de búsqueda semántica para identificar y extraer la información más relevante de las fuentes de datos disponibles. Estos sistemas no se limitan a buscar coincidencias exactas de palabras clave, sino que comprenden el contexto y el significado de las consultas.
La calidad de la recuperación determina directamente la precisión de las respuestas generadas. Un sistema de recuperación eficiente puede acceder a múltiples fuentes externas simultáneamente y clasificar los resultados por relevancia.
Después de agregar una enorme cantidad de datos no estructurados a su base de datos de vectores, incluidos registros de chat y dos años de historial de correo electrónico, Algo Communications comenzó a probar esta tecnología en diciembre de 2023 con algunos de sus CSR. Trabajaron en un pequeño conjunto de muestras: alrededor del 10 % de la base de productos de la empresa. Los CSR tardaron unos dos meses en familiarizarse con la herramienta. Durante la implementación, la dirección de la empresa se mostró entusiasmada al ver que los CSR cada vez se sentían con más confianza para responder a preguntas en profundidad con la ayuda de la RAG. En este punto, la compañía inició la implementación de la RAG en toda la empresa.
"Explorar la RAG nos ayudó a entender que íbamos a ser capaces de utilizar muchos más datos", dijo Ryan Zoehner, vicepresidente de operaciones comerciales de Algo Communications. "Nos iba a permitir desglosar muchas de esas respuestas realmente complejas y ofrecer respuestas de cinco y seis partes de manera que los clientes supieran que había alguien con conocimientos técnicos adecuados ofreciendo las respuestas".
En tan solo dos meses después de agregar la RAG, el equipo de servicio de atención al cliente de Algo pudo completar los casos de manera más rápida y eficiente, lo que les ayudó a pasar a nuevas consultas un 67 % más rápido. En la actualidad, la RAG aborda un 60 % de sus productos y seguirá expandiéndose. La compañía también comenzó a agregar nuevos registros de chat y conversaciones a la base de datos, reforzando su solución con contexto aún más relevante. El uso de la RAG también ha permitido a Algo reducir su tiempo de incorporación a la mitad, lo que le ha permitido crecer mucho más rápido.
"La RAG nos está haciendo más eficientes", dijo Zoehner. "Está haciendo que nuestros empleados estén más contentos con su trabajo y nos está ayudando a incorporar todo más rápido. Lo que ha hecho que esto sea diferente de todo lo demás que hemos intentado hacer con los LLM es que nos permitió mantener nuestra marca, nuestra identidad y el espíritu de lo que somos como empresa".
Dado que la RAG proporciona a los CSR de Algo asistencia basada en IA, el equipo ha podido dedicar más tiempo a añadir un toque humano a las interacciones con los clientes.
"Permite a nuestro equipo dedicar un poquito de tiempo adicional a asegurarse de que la respuesta llegue de la manera correcta", dijo Zoehner. "Esa humanidad nos permite imprimir nuestra marca en todo. También nos da garantía de calidad en todos los ámbitos".
La generación aumentada encuentra aplicaciones valiosas en múltiples industrias, cada una aprovechando sus capacidades únicas para resolver desafíos específicos.
Los equipos de servicio al cliente utilizan RAG para acceder instantáneamente a manuales técnicos, políticas de empresa y bases de conocimiento. Esto permite proporcionar respuestas inmediatas y precisas sin necesidad de transferir llamadas o buscar información manualmente.
Los departamentos de RRHH implementan RAG para crear asistentes que respondan preguntas sobre políticas internas, beneficios y procedimientos. Los nuevos empleados pueden obtener respuestas inmediatas sobre procesos de incorporación, mientras que el personal existente accede rápidamente a información sobre vacaciones, permisos y otros temas administrativos.
Los equipos comerciales utilizan RAG para acceder a información actualizada sobre productos, precios y propuestas de valor. Esto les permite personalizar presentaciones y responder preguntas específicas de clientes potenciales con datos precisos y actualizados.
Los equipos de I+D aprovechan RAG para acceder a literatura técnica, patentes y documentación interna. Esto acelera el proceso de investigación al permitir consultas rápidas sobre tecnologías existentes y metodologías probadas.
Implementar RAG exitosamente requiere considerar varios aspectos técnicos que impactan directamente en la calidad de las respuestas y la experiencia del usuario.
La efectividad de RAG depende en una base de datos vectorial bien estructurada y datos de alta calidad. Las empresas deben invertir tiempo en limpiar, organizar y etiquetar sus datos antes de la implementación. Documentos mal estructurados o información obsoleta pueden generar respuestas incorrectas o irrelevantes.
Al trabajar con datos empresariales sensibles, la seguridad se convierte en una prioridad crítica. RAG debe implementarse con controles de acceso adecuados, encriptación de datos y cumplimiento de regulaciones como GDPR o CCPA. Es esencial garantizar que los usuarios solo accedan a información autorizada.
Las bases de datos vectoriales requieren actualizaciones regulares para mantener la relevancia de la información. Las empresas deben establecer procesos para incorporar nuevos documentos, eliminar información obsoleta y reindexar datos cuando sea necesario.
RAG funciona mejor cuando se integra perfectamente con los otools digitales existentes de la empresa. Esto incluye sistemas CRM, plataformas de gestión documental y herramientas de comunicación interna.
La generación aumentada de recuperación representa solo el comienzo de una transformación más amplia en cómo las empresas utilizan la inteligencia artificial para mejorar sus operaciones.
Los futuros sistemas RAG incorporarán capacidades más avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, permitiendo comprensión contextual más profunda y respuestas más matizadas. Esto incluye la capacidad de manejar consultas multi-paso y razonamiento complejo.
Las próximas generaciones de RAG trabajarán no solo con texto, sino también con imágenes, audio y video. Esto permitirá respuestas más ricas que incluyan diagramas, grabaciones de audio explicativas o demostraciones en video.
Los sistemas futuros aprenderán de las interacciones individuales para personalizar respuestas según el rol, experiencia y preferencias de cada usuario. Un técnico recibirá información detallada, mientras que un ejecutivo obtendrá resúmenes de alto nivel.
RAG evolucionará hacia sistemas que no solo responden preguntas, sino que también pueden ejecutar acciones basadas en la información recuperada. Esto incluye generar reportes, actualizar sistemas o iniciar flujos de trabajo automáticamente.
La RAG utiliza la búsqueda semántica para recuperar fragmentos de información relevantes de cualquier fuente de datos, incluida la plataforma de datos de clientes interna de una empresa, que contiene información que está fuera de lo que se entrenó en el LLM. Estos fragmentos se utilizan para ofrecer respuestas de IA generativa que incorporan la base de conocimientos de la empresa, un resultado que a veces se denomina "generación de IA fundamentada". La generación de IA fundamentada puede ayudarle a obtener mejores respuestas de IA .
Los elementos centrales de la RAG son:
Transforme la manera en que se lleva a cabo el trabajo en todas las funciones, flujos de trabajo y sectores con agentes autónomos.
La generación aumentada de recuperación abarca varios enfoques para organizar, conectar y recuperar datos. A menudo están relacionados e incluyen:
Un agente LLM de arquitectura RAG comienza con la técnica de generación aumentada de recuperación y un modelo de lenguaje de gran tamaño. La parte de "agente" se refiere a agregar un agente autónomo, también conocido como agente de IA, a la mezcla.
Los agentes de IA son una forma avanzada de IA que puede ejecutar tareas de forma independiente y aprender sobre la marcha. Se crean mediante un generador de agentes y se basan en el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Cuando un agente se construye sobre LLM y una arquitectura RAG, puede participar en interacciones matizadas y conscientes del contexto específicas del negocio, al tiempo que se adapta y mejora continuamente.
La RAG puede generar eficiencia e impulsar un mayor éxito en toda su organización al unificar los LLM, un motor de datos basado en la nube, un sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM) e IA conversacional. Con esta combinación, puede crear un equipo de potentes agentes de IA adaptados a las necesidades de cada departamento. Estos van más allá de los simples chatbots, al actuar como asistentes digitales altamente capaces integrados en los flujos de trabajo, que procesan constantemente información nueva y aprenden continuamente.
¿Cómo se ve en la práctica? Estos son algunos ejemplos:
Las ventajas de la RAG abarcan todo tipo de sectores y tamaños de empresas. Desde pequeñas empresas hasta empresas emergentes y más allá, la combinación de IA y datos de cliente internos puede mejorar las experiencias y apoyar tanto a los empleados como a los clientes.
Por ejemplo, un agente de IA de una empresa de servicios financieros podría aprovechar la información de los clientes para revelar información relevante para los representantes y adaptar las recomendaciones en función de los objetivos financieros específicos de una persona. Del mismo modo, un agente de IA en el campo de la salud podría responder a las preguntas de un paciente y ayudar a programar el mejor proveedor para sus necesidades.
En la fabricación, se podría utilizar un agente autónomo para supervisar los equipos y optimizar los procesos de producción. Y en la industria automotriz, un agente de IA de RAG podría ayudar en todos los ámbitos, haciendo de todo, desde crear promociones basadas en niveles de inventario en tiempo real hasta abordar de manera proactiva los problemas de mantenimiento de los vehículos.
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Con la tecnología adecuada, comenzar con la RAG no tiene por qué ser costoso ni engorroso.
Su base debe ser una plataforma unificada con un potente motor de datos para abarcar una amplia variedad de fuentes y tipos de archivos. También necesita conectar todos los datos para que resulte óptimo para los recuperadores, como con una base de datos vectorial. Su plataforma debe tener un generador de agentes sofisticado, como Agentforce, que le brinde la capacidad de crear y personalizar agentes de IA autónomos para respaldar a sus empleados y clientes.
Un aspecto clave que se debe recordar al iniciarse es que el éxito de la RAG está entrelazado con la calidad del LLM elegido. Para combinar el LLM de RAG adecuado, priorice el uso de un modelo de alta calidad con capacidades de generación contextual fiables, precisas y de confianza. Tenga en cuenta que el elemento humano sigue siendo fundamental. Cuanto mejor sea la consulta, mejor será la respuesta, así que ayude a su plantilla a entender cómo escribir una buena solicitud.
En última instancia, la generación aumentada de recuperación tiene que ver con el retorno de su inversión en IA. Al emparejar sus datos con la IA generativa, lleva a los agentes de IA al siguiente nivel, haciendo que sus respuestas y ejecuciones sean más personalizadas, relevantes y oportunas.
Por ejemplo, Agentforce, la capa de agentes de la plataforma Salesforce, utiliza esta tecnología para ayudar a las empresas a hacer más cosas rápidamente. El motor de razonamiento Atlas es el cerebro detrás de Agentforce y utiliza la RAG para ayudar a analizar información y determinar la mejor manera de completar solicitudes o tareas.
Los agentes de LLM de arquitectura RAG pueden generar ventajas en toda su empresa, lo que le permite construir relaciones más sólidas con los clientes, optimizar las operaciones, mejorar el rendimiento de marketing y ventas, y crecer de manera eficiente.
La RAG, o generación aumentada de recuperación, es una técnica de IA que mejora los modelos de lenguaje grandes (LLM) al permitirles recuperar información relevante de bases de conocimiento externas antes de generar una respuesta.
LA RAG mitiga las "alucinaciones" del LLM y proporciona respuestas más precisas, actualizadas y contextualmente relevantes al fundamentar la generación del LLM en datos fácticos y recuperados.
Los sistemas de RAG suelen estar compuestos por un recuperador (que encuentra documentos/texto relevantes) y un generador (un LLM que utiliza la información recuperada para formar una respuesta).
LA RAG es útil cuando los LLM necesitan tener acceso con frecuencia a información especializada, privada o actualizada que no se incluye en sus datos de entrenamiento, como las políticas de la empresa o las novedades más recientes.
Al hacer referencia a fuentes externas y verificables, la RAG aumenta la transparencia y la fiabilidad del contenido generado por la IA, ya que los usuarios pueden cotejar la información.
La RAG puede recuperar información de varias fuentes externas, incluidas bases de datos, documentos, páginas web, bases de conocimiento internas y fuentes de datos en tiempo real.
LA RAG ayuda a abordar desafíos relativos al LLM, ya que proporciona información actualizada, reduce los errores fácticos, garantiza precisión específica para el dominio y gestiona el coste de la necesidad de volver a entrenar constantemente a los LLM.
RAG (Generación Aumentada de Recuperación) permite a la IA acceder a datos internos actualizados, lo que mejora la precisión y relevancia de las respuestas, evitando errores y proporcionando información contextualizada.
RAG utiliza bases de datos vectoriales y mecanismos de recuperación semántica para buscar información relevante en datos estructurados y no estructurados, asegurando respuestas precisas y adaptadas al contexto empresarial.
RAG ofrece acceso a información actualizada, reduce errores en las respuestas de IA, agiliza el servicio al cliente y facilita la gestión del conocimiento, impulsando eficiencia y competitividad empresarial.
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