La generación de recuperación aumentada (RAG) es una técnica de procesamiento del lenguaje natural que combina lo mejor de los modelos generativos y basados en la recuperación. Se utiliza información de una base de datos o base de conocimientos para mejorar el contexto y la precisión del texto generado.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM), la fuerza detrás de la IA generativa, pueden hacer de todo, desde responder preguntas complicadas hasta crear contenido original. Sin embargo, las empresas se enfrentan a un reto clave en lo que respecta a los LLM: las limitaciones de los datos. Ahí es donde entra en juego la generación aumentada de recuperación (RAG).
La RAG permite a las empresas conectar sus datos con el LLM, lo que brinda oportunidades de inteligencia artificial para empresas que son más confiables, pertinentes y oportunas. Por ejemplo, una vez que se establece la conexión de los datos internos con la RAG, los agentes de IA autónomos pueden ofrecer respuestas de servicio de atención al cliente que tengan en cuenta preguntas anteriores o generar informes de marketing basados en las pautas actuales de la marca.
Veamos qué es un RAG, la generación aumentada de recuperación, qué ventajas puede ofrecer a tu empresa, cómo funciona y cómo comenzar a aplicarla.
La generación aumentada de recuperación (RAG) es una técnica que ofrece mejores resultados de IA generativa al permitir a las compañías proporcionar automáticamente los datos privados más actuales y relevantes a un LLM existente.
Un modelo de inteligencia artificial (IA) será tan bueno como lo que se le enseñe. Para que prospere, necesita el contexto adecuado y montones de datos fácticos, no información genérica. Un LLM estándar no siempre está actualizado, ni tendrá acceso confiable a tus datos ni comprenderá las relaciones con tus clientes. Allí es donde los modelos de RAG pueden ayudar.
A través de la RAG, las compañías pueden hacer que los modelos de IA se basen en la información interna más actualizada. Y no estamos hablando sólo 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, archivos PDF, registros de chat, publicaciones en redes sociales y otros tipos de información que podrían producir un mejor resultado de la IA.
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La generación aumentada de recuperación es un enfoque rentable que impulsa tu estrategia de IA al ofrecer experiencias de mayor calidad para los empleados y los clientes. Algunos de las principales ventajas empresariales de utilizar un modelo RAG son las siguientes:
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 compañía, que contiene información fuera de la que se usó para entrenar al 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 ayudarte a obtener mejores respuestas de IA.
Para lograr esta precisión mejorada, la RAG trabaja en conjunto con un tipo especializado de base de datos, llamada base de datos vectorial, para almacenar datos en un formato numérico que tenga sentido para la IA y recuperarlos cuando se le solicite.
Estos son los elementos centrales de la RAG:
Transforma la forma en que se realiza el trabajo en todas las funciones, flujos de trabajo e industrias con agentes de IA autónomos.
La RAG - generación aumentada de recuperación - abarca varios enfoques para organizar, conectar y recuperar datos:
Un agente de LLM con arquitectura RAG comienza con la técnica de generación aumentada de recuperación y un modelo de lenguaje grande. La parte de "agente" se refiere a agregar a la mezcla un agente autónomo, también conocido como agente de IA.
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 los LLM y una arquitectura RAG, puede participar en distintas interacciones específicas del negocio, reconociendo los distintos matices y contextos, y al mismo tiempo, puede adaptarse y mejorar continuamente.
La RAG puede facilitar la eficiencia e impulsar un mayor éxito en toda tu 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, puedes crear una flota de potentes agentes de IA adaptados a las necesidades de cada departamento. Estos van más allá de los simples chatbots, pues actúan como asistentes digitales sumamente capaces e integrados a los flujos de trabajo, procesan información nueva de forma constante y aprenden sin parar.
Entre algunos ejemplos se incluyen los siguientes:
Las ventajas de la RAG también abarcan distintas industrias y tamaños de empresas. Desde pequeñas empresas hasta startups y más, la combinación de IA y datos de clientes internos puede mejorar las experiencias y apoyar tanto a los empleados como a los clientes.
Por ejemplo, un agente de IA de una compañía de servicios financieros podría aprovechar la información de los clientes para sacar a la luz 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 ayudarlo a programar una cita con el mejor proveedor para sus necesidades.
En el área de 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 con 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 RAG no tiene por qué ser costoso ni engorroso.
Tu base debe ser una plataforma unificada con un potente motor de datos para abarcar una amplia variedad de fuentes y tipos de archivos. También debes conectar todos los datos para que resulte óptimo para los generadores, como con una base de datos vectorial.
Tu plataforma debe tener un generador de agentes sofisticado, como Agentforce, que te brinde la capacidad de crear y personalizar agentes de IA autónomos para respaldar a tus empleados y clientes.
Un aspecto clave que debes recordar a medida que te adentras a este mundo es que el éxito de la RAG está entrelazado con la calidad del LLM elegido. Para combinar el LLM adecuado con la RAG, prioriza el uso de un modelo de alta calidad con capacidades de generación contextual confiables, precisas y fieles. Ten en cuenta que el elemento humano sigue siendo crucial. Cuanto mejor sea la consulta, mejor será la respuesta, así que ayuda a tu gente a entender cómo redactar una buena solicitud.
En última instancia, la generación aumentada de recuperación tiene que ver con el retorno de tu inversión en IA. Al emparejar tus datos con la IA generativa, llevas 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 Salesforce Platform, 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 analizar información y determinar la mejor manera de completar solicitudes o tareas.
Los agentes de LLM con arquitectura RAG pueden facilitar ventajas para toda tu empresa, lo que te permite forjar relaciones más sólidas con tus 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 conocimientos externas antes de generar una respuesta.
La RAG mitiga las "alucinaciones" de los LLM y proporciona respuestas más precisas, actualizadas y contextualmente relevantes al basar la generación del LLM en datos fácticos y recuperados.
Un sistema de RAG suele implicar un recuperador (para encontrar documentos o texto relevantes) y un generador (un LLM que luego utiliza la información recuperada para elaborar una respuesta).
La RAG es útil cuando los LLM necesitan acceso a información especializada, patentada o actualizada con frecuencia que no está presente en sus datos de capacitación, como las políticas de la compañía o las noticias recientes.
La RAG ayuda a abordar desafíos como proporcionar información actualizada, reducir los errores fácticos, garantizar la precisión específica del dominio y gestionar el costo de volver a entrenar constantemente a los LLM.
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