¿Qué es la RAG en la IA?
¿Alguna vez te has preguntado cómo hacen los modelos de lenguaje para responder a solicitudes tan especificas? ¿Acaso tienen un mini diccionario en su mini cerebrito? ¿O buscan la respuesta en Google a la velocidad de la luz? Una de estas dos opciones está más cerca de la realidad. ¿Cuál crees que es?
La era digital no se cansa de sacar nuevos términos o abreviaciones que nos confunden o en este caso... aclaran un poco más nuestro día a día tecnológico. Con ustedes:
¿Qué es la generación aumentada por recuperación (RAG)?
La RAG (Generación aumentada por recuperación) es una técnica que por medio de un proceso de búsqueda profunda le permite a los modelos de lenguaje acceder a información externa relevante para responder a tus preguntas de manera más precisa y contextualizada.
Imagina que tienes un chef privado en tu casa (el modelo de lenguaje) que cocina con todos los ingredientes que tiene en la despensa (sus conocimientos de cuando fue preentrenado). Lo hace increíblemente bien.
Pero un día simplemente decides que quieres probar un sabor nuevo, le pediste una nueva receta que incluye ingredientes que no encuentra en la despensa.
Este es el momento en el que sale a la luz la RAG, en lugar de decirte que no es posible, el chef toma la decisión de ir al mercado y buscar los ingredientes que le hacen falta.
¡Es como darle a tu IA una súper memoria expandible y la habilidad de investigar en tiempo real!
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¿Cómo funciona la RAG?
El proceso del RAG en la IA es muy sencillo y fácil de comprender:
El chef recibe tu pregunta: el usuario (tu) hace una solicitud al modelo de lenguaje. Por ejemplo, "¿cuántos premios Grammy tiene la cantante Adele?"
El chef busca en su despensa pero... le falta un ingrediente: el modelo analiza la pregunta con su base de conocimiento pre entrenado. Puede que sepa quien es Adele, tal vez que si ha ganado algún Grammy, pero si sus datos están hasta el año 2022, no sabrá que en el 2023 la cantante ganó el premio Grammy a Mejor Interpretación Vocal Pop Solista.
¡Al supermercado! (fase "Retrieval"): de aquí sacamos la R de "RAG". El modelo utiliza tu pregunta para buscar información relevante en una base de datos externa autorizada. Esta base de datos puede ser cualquier cosa: documentos de texto, artículos de noticias, bases de conocimiento, incluso la web. Imagina que está enviando a un pequeño "detective" digital a buscar los últimos premios ganados de la cantante.
Compra hecha (fase "Augmented"): el "detective" regresa al modelo de lenguaje con toda la información actualizada que encontró. "En el año 2023 la cantante Adele ganó su último premio Grammy hasta el momento"
Recibes tu delicioso plato (fase "Generation"): para finalizar, el modelo de lenguaje toma toda la información recogida y añadiéndole su conocimiento interno genera una respuesta completamente coherente: "Hasta el mayo del 2025, la cantante Adele ha ganado 16 premios Grammy. Aquí el listado."
Y ¡voilà! Obtuviste una respuesta precisa y actualizada gracias a la magia de RAG.
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¿Cuáles son los beneficios de la generación aumentada de recuperación (RAG)?
Profundicemos en los increíbles beneficios que esta moderna técnica aporta al mundo de la Inteligencia Artificial:
Información fresquita: permite a las IA responder preguntas sobre eventos recientes o información que no estaba en su entrenamiento original. Ya se acabó preguntarles por las noticias de ayer y que te hablen de hace dos años.
Respuestas con fundamento: las respuestas no son generadas al azar, sino que se basan en información real que el modelo ha tenido que consultar. Esto aumenta la confiabilidad y reduce las "alucinaciones" de la IA. Puedes incluso verificar las fuentes si lo necesitas.
Mayor confianza del usuario: saber que la respuesta de la IA se basa en información verificable claramente aumenta nuestra confianza en el sistema. La posibilidad de rastrear las fuentes genera transparencia y credibilidad.
Rentabilidad en la implementación: los costos para re-entrenar modelos de lenguaje grandes con nueva información son demasiado altos y requieren muchos recursos. La RAG ofrece una alternativa más eficiente y económica para incorporar conocimiento actualizado o específico de un dominio sin necesidad de un re-entrenamiento completo y exhausto.
Adaptabilidad y escalabilidad: las fuentes de información externa pueden actualizarse y modificarse fácilmente, lo que permite que la IA se adapte a nuevos datos y evolucione con el tiempo. Además, puedes escalar tus aplicaciones de IA conectándolas a diferentes bases de conocimiento según sea necesario. Mejor que sobre y no que falte.
Personalización: se puede utilizar información específica de tu empresa si es necesario para generar respuestas aún más relevantes y personalizadas. ¡Imagina una IA de atención al cliente que consulta el historial de tus pedidos para ayudarte!
Control para desarrolladores: los desarrolladores tienen mayor control sobre las fuentes de información que utiliza la IA, lo que les permite probar, mejorar y adaptar las aplicaciones de manera más eficiente. También pueden gestionar el acceso a información sensible según los niveles de autorización.
Reducción de sesgos: al basar las respuestas en fuentes de información específicas, la generación aumentada porrecuperación (RAG) puede ayudar a mitigar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento originales del modelo de lenguaje.
La RAG no solo hace que las IA sean más inteligentes y precisas, sino que también las vuelve más confiables, adaptables y rentables. ¡Es una herramienta clave para desbloquear todo el potencial de la Inteligencia Artificial generativa!
Esto nos recuerda una vez más que nunca dejaremos de seguir explorando y conociendo el fascinante mundo de la IA.