Retrieval Augmented Generation (RAG) es una técnica de IA que mejora los grandes modelos lingüísticos (LLM) combinando su conocimiento inherente con la recuperación de información en tiempo real a partir de bases de datos externas.

Este enfoque permite a los modelos generativos de IA generar respuestas más precisas, actualizadas y contextualmente relevantes al basar sus resultados en datos actuales y verificables.

A medida que la IA sigue integrándose en diversos aspectos de nuestras vidas, desde la toma de decisiones empresariales hasta los asistentes personales, la necesidad de disponer de información actualizada y precisa se hace cada vez más crítica. RAG responde a esta necesidad tendiendo un puente entre el vasto conocimiento de los modelos lingüísticos y la información objetiva en tiempo real.

Al basar las respuestas de la IA en fuentes de datos externas, RAG aborda las principales limitaciones de los modelos lingüísticos tradicionales, como la información obsoleta y las alucinaciones. Imagine a RAG como un asistente de investigación altamente eficiente. Cuando se le formula una pregunta, no se limita a confiar en su memoria (como los modelos tradicionales de IA), sino que busca activamente en una amplia biblioteca de información actualizada para ofrecer la respuesta más precisa y pertinente posible. Este enfoque permite a los sistemas de IA estar al día de la información que cambia rápidamente y ofrecer respuestas más adecuadas al contexto.

Imagine a un ejecutivo ocupado preparándose para una reunión crucial con un posible inversor. Apremiados por el tiempo, recurren a un asistente de inteligencia artificial para recabar datos de última hora sobre su sector. Preguntan: "¿Cuál fue la tasa de crecimiento del sector de las energías renovables el año pasado?". La IA responde con confianza: "El sector de las energías renovables experimentó una sólida tasa de crecimiento del 15,7% el año pasado, superando a las fuentes de energía tradicionales por un margen significativo." Impresionado por esta cifra concreta, el ejecutivo la incluye en su presentación. Sin embargo, durante la reunión, el inversor potencial cuestiona la cifra, afirmando que sus fuentes indican una tasa de crecimiento de sólo el 8,3%.

Este escenario ilustra un problema común de los LLM tradicionales: alucinaciones. Los LLM a veces pueden generar información plausible pero incorrecta, sobre todo cuando se trata de datos específicos, recientes o que cambian con rapidez.

Aquí es donde el RAG se vuelve crucial. Si el asistente de IA hubiera estado usando RAG:

• Habría buscado en una base de datos continuamente actualizada la información más reciente y precisa sobre las tasas de crecimiento de las energías renovables.
• Si la cifra exacta no estaba disponible, podría haber proporcionado una horquilla basada en múltiples fuentes fiables, o haber declarado explícitamente que no disponía de datos actuales.
• La respuesta podría haber incluido la fuente de la información y la fecha de su última actualización.

Este ejemplo subraya por qué el RAG es tan importante:

1. Evita la desinformación: al basar las respuestas en hechos recuperables, la RAG reduce significativamente el riesgo de alucinaciones de la IA
2. Mantiene la confianza: los usuarios pueden confiar en la IA mejorada por RAG para obtener información actualizada y precisa, crucial para la toma de decisiones empresariales.
3. Aporta transparencia: las RAG permiten a la IA citar las fuentes, lo que permite a los usuarios verificar la información de forma independiente.

A medida que la IA se integra más en nuestro trabajo diario y en los procesos de toma de decisiones, la capacidad de proporcionar información precisa, actualizada y verificable se convierte en algo no sólo útil, sino esencial. La RAG es una tecnología clave para lograr este objetivo, pues salva la distancia entre los vastos conocimientos de los LLM y la necesidad de información fiable y en tiempo real.

Los sistemas RAG se basan en varios elementos esenciales que trabajan juntos para proporcionar capacidades de IA mejoradas:

Los grandes modelos lingüísticos como GPT-3, GPT-4 y BERT forman el núcleo de los sistemas RAG. Estos sofisticados modelos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos de texto, lo que les permite comprender y generar respuestas similares a las humanas.

En los marcos de la GAR, son responsables de:

1. Comprender las consultas de los usuarios
2. Sintetizar la información a partir de los datos recuperados
3. Generar respuestas coherentes y adecuadas al contexto

Las bases de conocimiento externas almacenan información estructurada y no estructurada a la que se puede acceder y recuperar rápidamente. Estas bases de datos son cruciales para proporcionar información actualizada y específica que puede no estar presente en los datos de entrenamiento del modelo lingüístico.

Los aspectos clave incluyen:

1. Almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos
2. Procesamiento rápido de consultas y sistemas de recuperación
3. Soporte para varios tipos de datos (texto, imágenes, metadatos)

Los sistemas de recuperación de información desempeñan un papel vital en la identificación y extracción de datos relevantes de estas bases de datos. Los métodos de recuperación más comunes son:

1. Búsqueda por palabra clave
2. Búsqueda vectorial
3. Búsqueda semántica
4. Algoritmo BM25 para clasificar los documentos pertinentes

la "vectorización" de datos es fundamental para los sistemas RAG modernos. Consiste en convertir datos de texto en vectores numéricos, lo que permite realizar búsquedas vectoriales y comparaciones de similitud eficaces. Las características clave incluyen:

1. Generación de incrustaciones mediante modelos preentrenados
2. Técnicas de reducción de la dimensionalidad para una representación compacta
3. Medidas de similitud como la similitud coseno para comparar vectores

Una base de datos vectorial es un sistema especializado diseñado para almacenar y consultar eficazmente estas representaciones vectoriales. Ofrecen:

1. Búsqueda rápida de vecinos más próximos
2. Escalabilidad para manejar grandes conjuntos de datos
3. Soporte para operaciones de consulta complejas

Las técnicas de indexación, como los algoritmos de aproximación al vecino más cercano (RNA), pueden mejorar aún más la velocidad y eficacia de recuperación en los sistemas RAG.

El proceso RAG implica varios pasos sofisticados para recuperar datos y generar respuestas precisas y pertinentes en cada contexto:

Cuando recibe una consulta, el sistema busca la información pertinente en una base de conocimientos externa. Esta base de conocimientos puede ser una colección de documentos, una base de datos u otra fuente de datos estructurada.

RAG utiliza algoritmos avanzados de recuperación para identificar la información más pertinente. Estos algoritmos pueden emplear técnicas como la búsqueda semántica o la recuperación de vectores densos. El objetivo es encontrar datos contextualmente relevantes que puedan mejorar la respuesta del modelo lingüístico.

Una arquitectura RAG funcional combina un componente codificador , un componente recuperador y un componente generador. He aquí cómo funcionan juntos:

1. Codificador: convierte las consultas de entrada en representaciones vectoriales
2. Recuperador: busca en la base de conocimientos utilizando la consulta codificada
3. Generador: crea la respuesta final utilizando la información recuperada

Durante el entrenamiento, los modelos RAG aprenden a equilibrar la información de su conocimiento interno (preentrenamiento) con los datos externos recuperados. Este proceso mejora la capacidad del modelo para generar respuestas precisas y contextualmente pertinentes.

Tras la recuperación inicial, los sistemas RAG suelen emplear la reclasificación para afinar aún más la relevancia de la información recuperada. Este paso ayuda a priorizar los datos más valiosos para el proceso de generación final. Se puede utilizar la reclasificación:

1. Puntuaciones de relevancia
2. Medidas de similitud semántica
3. Heurística específica del contexto

Los mecanismos de atención desempeñan un papel crucial en la RAG al decidir qué partes de la información recuperada son las más importantes para generar la respuesta. Estos sistemas permiten que el modelo se centre en elementos específicos de los datos recuperados a la hora de elaborar sus resultados.

La atención en el RAG ayuda al modelo:

1. Sopesar la importancia de los distintos pasajes recuperados
2. Integrar el conocimiento externo con su comprensión interna
3. Generar respuestas más coherentes y adecuadas al contexto

Combinando estos pasos, los sistemas RAG pueden producir resultados de mayor calidad, correctos desde el punto de vista factual y pertinentes desde el punto de vista contextual.

RAG mejora los sistemas de IA en diversos ámbitos, aumentando la precisión y la relevancia en las tareas de procesamiento y generación de información:

RAG mejora significativamente los chatbots y la IA conversacional proporcionando respuestas más precisas y contextualmente relevantes. Estos sistemas pueden acceder a bases de conocimiento externas para complementar sus conocimientos formados, lo que les permite gestionar con eficacia una gama más amplia de consultas de los usuarios.

Los chatbots impulsados por RAG pueden:

1. Proporcionar información actualizada
2. Ofrecer explicaciones detalladas
3. Mantener la coherencia en todas las conversaciones

Esta tecnología es especialmente valiosa en el servicio de atención al cliente, donde los chatbots pueden recuperar rápidamente detalles específicos de productos o pasos para solucionar problemas. También permite diálogos más naturales e informativos en los asistentes virtuales, haciéndolos más útiles y atractivos para los usuarios.

Los principales proveedores de IA, como Anthropic, Google y OpenAI, han desarrollado plantillas para crear chatbots RAG. Estas plantillas permiten a los desarrolladores crear chatbots que combinan funciones avanzadas de motor de búsqueda con modelos generativos, lo que facilita el desarrollo de aplicaciones capaces de gestionar consultas complejas y ofrecer respuestas inteligentes sin necesidad de un amplio entrenamiento personalizado del modelo.

Al combinar la potencia de la IA generativa con la recuperación de información, los motores de búsqueda pueden ofrecer resultados más precisos y contextualmente relevantes. Las principales ventajas son:

1. Mejor comprensión de la intención del usuario
2. Mejora de la clasificación de los resultados de búsqueda
3. Generación de resúmenes concisos para fragmentos de búsqueda

La RAG permite a los motores de búsqueda ir más allá de la concordancia de palabras clave e interpretar el significado semántico de las consultas. Así se consiguen experiencias de búsqueda más intuitivas, en las que los usuarios pueden encontrar información relevante incluso cuando sus términos de búsqueda no coinciden exactamente con el contenido que buscan.

El RAG puede utilizarse para crear herramientas internas que respondan a preguntas, incluso a las más complejas, que normalmente responde una persona. Entre las ventajas del RAG en la respuesta a preguntas se incluyen:

1. Acceso a información actualizada
2. Capacidad para citar fuentes
3. Tratamiento de preguntas complejas y con varias partes

Los sistemas impulsados por RAG responden de forma más impresionante a preguntas en campos como el diagnóstico médico, la asistencia, la investigación jurídica y las plataformas educativas. Pueden recuperar rápidamente hechos relevantes de vastas bases de datos y generar respuestas coherentes e informativas adaptadas a la pregunta concreta del usuario.

Las herramientas de resumen basadas en RAG resultan especialmente útiles en campos como el periodismo, la investigación académica y la inteligencia empresarial.

Aunque muchos LLM como GPT-4 pueden resumir un cuerpo de texto, las herramientas sin capacidades RAG tienen dificultades para contextualizar ese texto dentro de una base de conocimientos más amplia o un campo con datos específicos de dominio profundo.

Imaginemos a un periodista que trabaja en una noticia de última hora sobre un nuevo avance médico en el tratamiento del cáncer.

Necesita resumir rápidamente un denso trabajo de investigación de 50 páginas y contextualizarlo dentro del campo más amplio de la oncología. He aquí cómo podría ayudar una herramienta de resumen potenciada por el RAG:

1. El periodista introduce el artículo de investigación en la herramienta de resumen mejorada de RAG.
2. La herramienta procesa el documento y genera una consulta o conjunto de consultas basadas en su contenido.
3. Mediante la búsqueda vectorial, el sistema consulta su base de datos para encontrar información relevante:
   
   • Revistas médicas actualizadas
   • Artículos anteriores
   • Opiniones de expertos sobre tratamientos oncológicos
   • Antecedentes de los hitos de la investigación sobre el cáncer
   • Estadísticas sobre los índices actuales de eficacia de los tratamientos contra el cáncer
4. El sistema RAG recupera y clasifica la información externa más relevante.
5. A continuación, la herramienta genera un resumen que incorpora tanto el artículo original como la información externa recuperada:
   
   • Crea un resumen básico de los puntos clave del documento
   • Integra información de fondo sobre hitos anteriores de la investigación sobre el cáncer
   • Explica terminología médica compleja, haciéndola accesible a un público general
   • Incluye comparaciones con los índices actuales de eficacia del tratamiento del cáncer
   • Incorpora opiniones de expertos sobre el impacto potencial del nuevo tratamiento

El resultado final es un informe exhaustivo y contextualizado que:

• Explica los avances en términos sencillos
• Comparación con los tratamientos existentes
• Ofrece opiniones de expertos sobre su posible impacto
• Sitúa el descubrimiento en el panorama más amplio de la investigación sobre el cáncer

Este resumen mejorado por RAG permite al periodista comprender y comunicar rápidamente la importancia de la investigación, incluso sin tener profundos conocimientos en oncología. Ahorra tiempo, mejora la precisión y proporciona una base más rica e informativa para sus artículos de noticias.

Al aprovechar tanto el contenido del artículo original como las fuentes externas pertinentes, la herramienta basada en el RAG produce un resumen más valioso y perspicaz que el que podría lograrse únicamente con las técnicas tradicionales de resumen.

La implantación de sistemas RAG puede suponer importantes costes informáticos y financieros, sobre todo cuando se trata de recuperar y procesar datos a gran escala. He aquí otros posibles obstáculos a la hora de implantar la tecnología RAG:

Incluso con las salvaguardias de la RAG, los sistemas de IA generativa pueden tener problemas con las consultas ambiguas o la información contradictoria en los datos recuperados. Esto puede dar lugar a alucinaciones, es decir, resultados que parecen plausibles pero que son incorrectos o carecen de sentido.

Para mitigar esta situación, hay que implantar mecanismos sólidos de comprobación de hechos, utilizar múltiples fuentes de datos para la verificación cruzada y emplear una puntuación de confianza para los contenidos generados.

Generar y mantener la confianza de los usuarios es fundamental para la adopción de los RAG. Las respuestas incoherentes o incorrectas pueden erosionar rápidamente la confianza en el sistema. Las principales estrategias son informar a los usuarios de los límites del sistema, dar citas o fuentes de información y dejar que los usuarios den su opinión sobre las respuestas.

Los sistemas RAG suelen acceder a grandes bases de datos, lo que plantea problemas de seguridad y privacidad. Proteger la información sensible manteniendo al mismo tiempo la funcionalidad del sistema es un delicado equilibrio.

Entre las salvaguardias importantes figuran estrictos controles de acceso y encriptación de los almacenes de datos, anonimización de la información personal en los datos de formación, y auditorías periódicas de seguridad y pruebas de penetración.

La aplicación del RAG requiere una sólida base técnica:

Los sistemas RAG exigen importantes recursos informáticos. Para manejar simultáneamente grandes modelos lingüísticos y operaciones de recuperación es esencial disponer de procesadores de alto rendimiento y una amplia memoria. La aceleración en la GPU suele resultar crucial para una inferencia eficiente del modelo.

En cuanto al software, los marcos especializados facilitan la implementación de la RAG. Entre las opciones más populares están Hugging Face Transformers y LangChain.

Las API desempeñan un papel crucial en los sistemas RAG, ya que permiten una integración perfecta de diversos componentes. Permiten acceder a modelos lingüísticos, almacenes de documentos y bases de datos vectoriales preformados de código abierto.

Las herramientas de código abierto más populares, como Apache Kafka para el flujo de datos, Elasticsearch para el almacenamiento y la búsqueda de documentos y FAISS (Facebook AI Similarity Search) para la búsqueda eficiente de similitudes en vectores densos, pueden integrarse a través de API para crear sistemas RAG robustos.

La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) es un gran avance en la tecnología de IA. Resuelve los principales problemas de los grandes modelos de lenguaje tradicionales mediante el uso de la búsqueda vectorial y la IA generativa.

Este enfoque permite aplicaciones impulsadas por IA más precisas, contextualmente relevantes y actualizadas en diversos sectores.

Las plataformas como InterSystems IRIS^® facilitan la implementación de la RAG al ofrecer capacidades vectoriales integradas, procesamiento de alto rendimiento e integración flexible de la IA dentro de un entorno seguro y preparado para la empresa.

Con su capacidad para manejar datos estructurados y no estructurados en un sistema unificado, InterSystems IRIS simplifica la arquitectura necesaria para la RAG al tiempo que proporciona herramientas sólidas para la orquestación y auditoría de la IA.

A medida que evolucione la IA, la RAG seguirá siendo una tecnología fundamental para crear sistemas más fiables, eficientes e inteligentes. Estamos justo en la cúspide de una increíble innovación en campos que van desde los chatbots avanzados y los motores de búsqueda semántica hasta las complejas herramientas de análisis de datos.

Mediante el uso de RAG y plataformas como InterSystems IRIS, las organizaciones pueden crear soluciones de IA que no sólo son más potentes y precisas, sino también más fiables y adaptables a las necesidades del mundo real.

La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora los modelos lingüísticos de la IA incorporando fuentes de conocimiento externas. Este enfoque innovador mejora la precisión, reduce las alucinaciones y amplía las capacidades del modelo en diversas aplicaciones.