La inteligencia artificial generativa ha empoderado a los clientes con su propia información de maneras sin precedentes, transformando las interacciones en diversas industrias al permitir experiencias intuitivas y personalizadas. Este cambio se ha visto significativamente mejorado gracias a la Recuperación de Generación Aumentada (RAG), un patrón de inteligencia artificial donde el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) utilizado hace referencia a un corpus de conocimiento externo a sus datos de entrenamiento para generar una respuesta. RAG se ha convertido en una opción popular para mejorar el rendimiento de las aplicaciones de IA generativa al aprovechar la información adicional en el corpus de conocimiento para aumentar un LLM. Los clientes a menudo prefieren RAG para optimizar la salida de IA generativa en lugar de otras técnicas como el ajuste fino debido a sus beneficios de costos y la rapidez en la iteración.
Esta técnica ha mostrado ser útil para arraigar la generación de lenguaje en fuentes de conocimiento externas. Al recuperar información relevante de una base de datos de conocimiento o colección de documentos, los modelos RAG pueden producir respuestas que son más factuales, coherentes y relevantes para las consultas del usuario. Esto es particularmente valioso en aplicaciones como respuestas a preguntas, sistemas de diálogo y generación de contenido, donde la incorporación de conocimiento externo es crucial para ofrecer salidas precisas e informativas.
Además, RAG ha mostrado potencial para mejorar la comprensión de documentos y reportes internos de las empresas. Mediante la recuperación de contexto relevante de una base de conocimiento corporativa, los modelos RAG pueden asistir en tareas como la resumisión, extracción de información y respuestas a preguntas en documentos complejos y específicos del dominio. Esto podría ayudar a los empleados a encontrar rápidamente información e ideas importantes contenidas en grandes volúmenes de material interno.
La implementación de RAG en plataformas como Amazon SageMaker JumpStart, usando Facebook AI Similarity Search (FAISS), permite un proceso simplificado para construir y desplegar aplicaciones de IA generativa. SageMaker ofrece ventajas significativas, como el acceso a una amplia gama de modelos preentrenados y la facilidad de uso a través de interfaces amigables, lo que permite escalar sin problemas dentro del ecosistema más amplio de AWS.
Los componentes típicos de un flujo de trabajo RAG contemplan un prompt de entrada, la recuperación de documentos, la generación contextual y la salida. Este enfoque permite generar respuestas precisas y actualizadas sin necesidad de un costoso reentrenamiento del modelo, favoreciendo una optimización dinámica y eficiente de aplicaciones de IA generativa. Además, el uso de índices vectoriales, como FAISS, optimiza el proceso de búsqueda y recuperación de datos, ofreciendo eficiencia y control en procesos donde los recursos de infraestructura son limitados.
En conclusión, RAG promete revolucionar las interacciones con los clientes a través de respuestas personalizadas y precisas, aprovechando el potencial de la inteligencia artificial para ofrecer experiencias significativamente mejoradas.
vía: AWS machine learning blog
