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

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 exactamente la generación aumentada de recuperación (RAG), qué ventajas puede ofrecer a tu empresa, cómo funciona y cómo comenzar a aplicarla.

Contenidos:

• ¿Qué es la generación aumentada de recuperación (RAG)?
• ¿Cuáles son las ventajas de la generación aumentada de recuperación?
• ¿Cómo funciona la generación aumentada de recuperación?
• ¿Cuáles son los diferentes tipos de RAG?
• ¿Qué es un agente de LLM con arquitectura RAG?
• Cómo la generación aumentada de recuperación puede ayudar a tus equipos
• Ejemplos de generación aumentada de recuperación por industria
• Cómo adoptar la generación aumentada de recuperación

La generación aumentada de recuperación 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 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, archivos PDF, registros de chat, publicaciones en redes sociales y otros tipos de información que podrían producir un mejor resultado de la IA.

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:

• Oportunidad y pertinencia: al proporcionar acceso a los datos internos más actualizados de la empresa, la RAG permite a los LLM generar respuestas más oportunas. La información nueva y el aprendizaje de las interacciones pasadas a menudo implican un aumento en la calidad.
• Mayor confianza: un desafío clave con los LLM listos para usar pueden ser las alucinaciones, es decir, las respuestas inexactas o incorrectas. Un LLM con RAG, que proporciona la información privada de una compañía a un modelo existente, reduce la probabilidad de que esto ocurra al basar la generación en datos de la empresa examinados y actualizados.
• Más control: los LLM listos para usar, por lo general, se entrenan en un conjunto de fuentes de datos opaco y de gran alcance. Con un LLM con RAG, puedes obtener más control aumentando los datos generales con información de las fuentes que especifiques.
• Búsqueda mejorada: las empresas de hoy se enfrentan a una avalancha de conocimientos, interacciones e información de muchas fuentes diferentes. La RAG mejora las funciones de búsqueda aplicando las ventajas de la IA a los datos de las empresas.

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 .

Estos son los elementos centrales de la RAG:

• Preprocesamiento e indexación: La IA con RAG comienza al tomar el tesoro de datos no estructurados valiosos de una empresa (notas de clientes, correos electrónicos, archivos PDF, registros de chat, etc.) y conectarlos ("preprocesamiento e indexación").
• Generación y recuperación: A continuación, la RAG utiliza potentes herramientas de búsqueda semántica ("generadores") para examinar los datos internos de la empresa y encontrar ("recuperar") lo que se necesita para una consulta específica.
• Generación y aumento de la IA fundamentada: por último, el LLM con RAG toma los fragmentos de información recuperados y los incorpora a su generación de respuestas para ofrecer la respuesta más relevante ("generación y aumento de la IA fundamentada").

La generación aumentada de recuperación abarca varios enfoques para organizar, conectar y recuperar datos. A menudo están relacionados e incluyen lo siguiente:

• RAG basada en vectores: la RAG puede trabajar en conjunto con un tipo especializado de base de datos llamada base de datos vectorial para almacenar información en un formato numérico que tenga sentido para la IA.
• Gráficos de conocimiento: con los gráficos de conocimiento, los datos se organizan en torno a nodos y relaciones, lo que permite a la IA con RAG establecer conexiones similares a las de los seres humanos.
• RAG en conjunto: se ejecuta más de una recuperación de forma simultánea y se combinan los resultados. Esto permite que un modelo compense las debilidades de otro y permite que las respuestas se verifiquen de manera cruzada.

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.

¿Cómo es todo esto en acción? Entre algunos ejemplos se incluyen los siguientes:

• Servicio: un agente de IA de servicio te permite brindar un servicio de atención al cliente impulsado por tu plataforma de CRM, más rápido, más eficiente y más útil. Utilizando los datos vinculados a través de la técnica de RAG, un agente de IA puede participar en interacciones personalizadas, ofrecer soporte proactivo basado en las necesidades anticipadas y gestionar el servicio a través de varios canales.
• Ventas: al contar con un agente de IA de ventas integrado en tu CRM, puedes acelerar el crecimiento de tu cartera de proyectos e ingresos. Un agente de IA puede abordarlo todo, desde captar de forma autónoma a los prospectos entrantes hasta proporcionar asesoramiento a los representantes, con lo que ayuda a aumentar la productividad y las capacidades de tu equipo de ventas.
• Marketing: una plataforma que tenga un agente de IA de marketing puede profundizar la participación del cliente y aumentar la productividad de tu equipo. Con un agente de IA, los especialistas en marketing pueden generar contenidos y ofertas personalizados en todos los puntos de contacto, desplegar campañas más inteligentes que lleguen a los clientes durante todo su ciclo de vida y optimizar de forma autónoma en función de los últimos KPI de la campaña.
• Comercio: un agente de IA de comercio que forma parte de una plataforma unificada puede impulsar las ventas mediante el uso de datos unificados de los clientes para proporcionar experiencias de compra personalizadas, ofrecer contenido relevante y agilizar los pedidos. También puede ayudar en el back-end con tareas como la optimización del inventario y la generación de descripciones de productos y servicios.

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.

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.