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¿Qué es RAG? |

en un Artículos 2020Patrick Lewis y su equipo de investigación introdujeron el término RAG, o generación de recuperación aumentada. La tecnología mejora los modelos de IA generativa aprovechando fuentes de conocimiento externas, como documentos y bases de datos extensas. RAG llena el vacío de los modelos tradicionales de lenguajes grandes (LLM). Mientras que los modelos tradicionales se basan en conocimientos estáticos que ya contienen, RAG incorpora información actual para proporcionar al LL.M. Aunque los LL.M. pueden comprender y responder rápidamente a las indicaciones, sin un RAG a menudo no pueden proporcionar información actual o más específica.

Una aplicación práctica de RAG son los agentes conversacionales y los chatbots. El modelo RAG mejora estos sistemas al permitirles obtener información sensible al contexto de fuentes externas. Esta característica garantiza que los chatbots, asistentes virtuales y otras interfaces conversacionales de servicio al cliente brinden respuestas precisas e informativas durante las interacciones. Otro caso de uso son los sistemas avanzados de respuesta a preguntas, donde el modelo RAG ayuda a las personas a obtener respuestas a sus consultas, como respuestas a tickets de soporte. Además, RAG también se puede utilizar en sistemas de recomendación de contenido para brindar recomendaciones personalizadas mediante la recuperación de información relevante para mejorar la experiencia del usuario y la participación en el contenido.

Generar confianza en las fuentes

Cuando se utilizan modelos de aprendizaje automático en aplicaciones empresariales, como chatbots o búsqueda de datos confidenciales, RAG proporciona al modelo información referenciable y verificable. Este enfoque permite que el modelo se centre en un contexto menos ambiguo, reduciendo así significativamente la probabilidad de generar resultados erróneos, un fenómeno a menudo denominado «alucinación».

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Con RAG, puede cargar los datos más recientes y confiables, asegurando que su modelo pueda recuperar información precisa.

simplicidad del trapo

Lewis y tres coautores publicaron un artículo titulado «Generación aumentada de recuperación para tareas de PNL con uso intensivo de conocimiento», en el que utilizaron sólo Cinco líneas de código. Esta implementación da como resultado un modelo que incluye un codificador de preguntas, un recuperador y un generador de respuestas contextual. La simplicidad de esta implementación muestra que RAG como concepto y proyecto es relativamente fácil. Sin embargo, la complejidad aumenta Producción y despliegue a gran escala..

Reducir el coste del reentrenamiento continuo del modelo

El reciclaje continuo de los modelos de aprendizaje automático puede resultar costoso. Al aprovechar RAG, no hay necesidad de depender de un reentrenamiento de parámetros costoso y que requiere mucho tiempo. Esto tiene el potencial de reducir los costos computacionales y financieros asociados con la implementación de chatbots con tecnología LLM en entornos empresariales.

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Cuando se realiza una consulta en un chatbot de IA, un sistema basado en RAG primero recupera información relevante de un gran conjunto de datos o base de conocimientos y luego utiliza esa información para informar y guiar la generación de una respuesta. Un sistema basado en RAG consta de dos componentes clave. El primer componente es un rastreador, que se encarga de encontrar información relevante que pueda ayudar a responder la consulta del usuario. Busca en la base de datos para seleccionar la información más relevante. Esta información luego se proporciona al segundo componente, el generador. Un generador es un modelo de lenguaje grande que produce el resultado final. Vea la imagen a continuación:

Antes de utilizar un sistema basado en RAG, primero debe crear una base de conocimientos que contenga material externo que no esté incluido en los materiales de capacitación de LLM. Estos datos externos pueden provenir de una variedad de fuentes, incluidos archivos, bibliotecas y llamadas API. La mayoría de los sistemas RAG utilizan una técnica de inteligencia artificial llamada incrustación de modelos, que convierte los datos en una representación digital y los almacena en una base de datos vectorial. Al utilizar modelos integrados, puede crear modelos de conocimiento que sean fáciles de entender y recuperar en entornos de IA. Una vez que haya establecido la base de conocimientos y el repositorio de vectores, ahora puede realizar el proceso RAG. Este es un proceso conceptual:

Hay cinco pasos simples para un sistema basado en RAG:

  1. Puede ingresar un mensaje o una consulta para comenzar.
  2. Los buscadores se utilizan para buscar información relevante en la base de conocimientos. La correlación se puede determinar mediante representaciones y cálculos vectoriales matemáticos mediante funciones de búsqueda de vectores y bases de datos.
  3. Recupere información relevante que proporcione un contexto mejorado y pásela al generador.
  4. Las consultas y sugerencias ahora se enriquecen con este contexto y se pueden mejorar mediante técnicas de ingeniería de sugerencias (LLM) para usar con modelos de lenguaje grandes. Las sugerencias mejoradas permiten que los modelos de lenguaje respondan con precisión a sus consultas.
  5. Finalmente, se le enviará la respuesta de texto resultante.

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