Generación Aumentada por Recuperación

El Retrieval Augmented Generation (RAG), o Generación Aumentada por Recuperación, es una técnica que se utiliza para mejorar las respuestas de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), como los que potencian los chatbots y asistentes virtuales. Es un sistema que permite depurar los contenidos y las interacciones de la inteligencia artificial (IA) con los usuarios. El RAG permite que un LLM acceda y haga referencia a una base de conocimiento externa y autorizada (que pueden ser documentos internos, bases de datos o información en tiempo real) antes de generar una respuesta.

Los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño tradicionales responden basándose solo en los datos con los que fueron entrenados, que son estáticos y pueden estar desactualizados o ser genéricos. El RAG, en cambio, les proporciona contexto específico y actualizado, lo que resulta en respuestas más precisas, al basarse en fuentes de conocimiento verificadas. Más relevantes y adaptadas a la información particular de una organización o dominio. Así también se logran respuestas mas actualizadas, pues son capaces de usar información que no existía durante el entrenamiento original del modelo. Y, muy importunarte, fundamentadas. El RAG permite que la IA cite las fuentes externas de donde recuperó la información, lo que reduce las "alucinaciones" (información inventada o incorrecta). Esto hace más eficientes a todos los chatbots. 

¿Cómo funciona? El proceso de RAG generalmente tiene dos fases principales:

    Recuperación (Retrieval):

El sistema recibe una consulta del usuario (el prompt). Utiliza un modelo de recuperación para buscar los documentos o fragmentos de texto más relevantes en la base de conocimiento externa. Para hacer esto, tanto la consulta del usuario como los documentos de la base de conocimiento se convierten en representaciones numéricas llamadas vectores (embeddings), y se almacenan en una base de datos vectorial. El sistema busca los vectores de documentos que son más "similares" al vector de la consulta.

    Generación Aumentada (Augmented Generation):

El fragmento de texto recuperado se combina con la pregunta original del usuario, creando un prompt enriquecido o aumentado. Este prompt enriquecido se envía al LLM, que utiliza esta información como contexto adicional para generar la respuesta final de forma coherente y en lenguaje natural.

El RAG es un método muy eficiente y rentable para darle a los LLM conocimiento especializado sin tener que reentrenarlos completamente (un proceso muy costoso). Se aplica en Chatbots de Soporte y Asistencia, para que puedan responder a preguntas complejas de clientes o empleados utilizando manuales, políticas o documentos técnicos internos. Sirve en sistemas de Preguntas y Respuestas Empresariales, permitiendo a los empleados acceder rápidamente a información específica de la empresa (análisis financieros, informes). Y, fundamentalmente, en las herramientas de investigación, proporcionando a los modelos acceso a las últimas publicaciones, estadísticas o noticias en tiempo real.