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Inteligencia Artificial

Evolución post-RAG: el viaje de la IA desde la recuperación de información hasta el razonamiento en tiempo real

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Durante años, los motores de búsqueda y las bases de datos dependían de la coincidencia de palabras clave, lo que a menudo generaba resultados fragmentados y sin contexto. La introducción de la IA generativa y el surgimiento de Recuperación-Generación Aumentada (RAG) Han transformado la recuperación de información tradicional, permitiendo que la IA extraiga datos relevantes de vastas fuentes y genere respuestas estructuradas y coherentes. Este desarrollo ha mejorado la precisión, reducido la desinformación y hecho que la búsqueda impulsada por IA sea más interactiva.
Sin embargo, si bien RAG se destaca en la recuperación y generación de texto, sigue estando limitada a la recuperación superficial. No puede descubrir nuevos conocimientos ni explicar su proceso de razonamiento. Los investigadores están abordando estas deficiencias al convertir a RAG en una máquina de pensamiento en tiempo real capaz de razonar, resolver problemas y tomar decisiones con una lógica transparente y explicable. Este artículo explora los últimos avances en RAG, destacando los que llevan a RAG hacia un razonamiento más profundo, el descubrimiento de conocimiento en tiempo real y la toma de decisiones inteligente.

De la recuperación de información al razonamiento inteligente

El razonamiento estructurado es un avance clave que ha llevado a la evolución de RAG. Razonamiento en cadena de pensamiento (CoT) Ha mejorado los modelos de lenguaje grandes (LLM) al permitirles conectar ideas, desglosar problemas complejos y refinar las respuestas paso a paso. Este método ayuda a la IA a comprender mejor el contexto, resolver ambigüedades y adaptarse a nuevos desafíos.
El desarrollo de la IA agente ha ampliado aún más estas capacidades, permitiendo que la IA planifique y ejecute tareas y mejore su razonamiento. Estos sistemas pueden analizar datos, navegar en entornos de datos complejos y tomar decisiones informadas.
Los investigadores están integrando CoT y la IA agéntica con RAG para ir más allá de la recuperación pasiva, lo que le permite realizar un razonamiento más profundo, descubrimiento de conocimiento en tiempo real y toma de decisiones estructurada. Este cambio ha dado lugar a innovaciones como Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) y Agentic RAR, lo que hace que la IA sea más competente en el análisis y la aplicación del conocimiento en tiempo real.

El Génesis: Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

RAG fue principalmente desarrollado para abordar una limitación clave de los modelos de lenguaje grandes (LLM): su dependencia de datos de entrenamiento estáticos. Sin acceso a información en tiempo real o específica del dominio, los LLM pueden generar respuestas inexactas o desactualizadas, un fenómeno conocido como alucinaciónRAG mejora los programas de maestría en derecho al integrar capacidades de recuperación de información, lo que les permite acceder a fuentes de datos externas y en tiempo real. Esto garantiza que las respuestas sean más precisas, estén basadas en fuentes confiables y sean contextualmente relevantes.
La funcionalidad principal de RAG sigue un proceso estructurado: primero, los datos se convierten en incrustaciones (representaciones numéricas en un espacio vectorial) y se almacenan en una base de datos vectorial para una recuperación eficiente. Cuando un usuario envía una consulta, el sistema recupera los documentos relevantes comparando la incrustación de la consulta con las incrustaciones almacenadas. Los datos recuperados se integran luego en la consulta original, lo que enriquece el contexto LLM antes de generar una respuesta. Este enfoque permite que aplicaciones como los chatbots tengan acceso a datos de la empresa o sistemas de IA que brindan información de fuentes verificadas.
Si bien RAG ha mejorado la recuperación de información al brindar respuestas precisas en lugar de simplemente enumerar documentos, aún tiene limitaciones. Carece de razonamiento lógico, explicaciones claras y autonomía, elementos esenciales para que los sistemas de IA sean verdaderas herramientas de descubrimiento de conocimiento. Actualmente, RAG no comprende realmente los datos que recupera, solo los organiza y los presenta de manera estructurada.

Recuperación de pensamientos aumentados (RAT)

Los investigadores han introducido Recuperación de pensamientos aumentados (RAT) para mejorar la RAG con capacidades de razonamiento. A diferencia de la RAG tradicional, que recupera información una vez antes de generar una respuesta, la RAT recupera datos en múltiples etapas a lo largo del proceso de razonamiento. Este enfoque imita el pensamiento humano al recopilar y reevaluar información continuamente para refinar las conclusiones.
RAT sigue un proceso de recuperación estructurado de varios pasos, lo que permite a la IA mejorar sus respuestas de forma iterativa. En lugar de depender de una única obtención de datos, perfecciona su razonamiento paso a paso, lo que genera resultados más precisos y lógicos. El proceso de recuperación de varios pasos también permite que el modelo describa su proceso de razonamiento, lo que convierte a RAT en un sistema de recuperación más explicable y fiable. Además, las inyecciones de conocimiento dinámico garantizan que la recuperación sea adaptativa, incorporando nueva información según sea necesario en función de la evolución del razonamiento.

Razonamiento aumentado por recuperación (RAR)

Aunque la Recuperación de pensamientos aumentados (RAT) Si bien la inteligencia artificial mejora la recuperación de información en varios pasos, no mejora inherentemente el razonamiento lógico. Para abordar este problema, los investigadores desarrollaron el razonamiento aumentado por recuperación (RAR), un marco que integra técnicas de razonamiento simbólico, gráficos de conocimiento y sistemas basados ​​en reglas para garantizar que la IA procese la información mediante pasos lógicos estructurados en lugar de predicciones puramente estadísticas.
El flujo de trabajo de RAR implica recuperar conocimiento estructurado de fuentes específicas del dominio en lugar de fragmentos de datos. Luego, un motor de razonamiento simbólico aplica reglas de inferencia lógica para procesar esta información. En lugar de agregar datos de forma pasiva, el sistema refina sus consultas de forma iterativa en función de los resultados de razonamiento intermedios, lo que mejora la precisión de las respuestas. Por último, RAR proporciona respuestas explicables detallando los pasos lógicos y las referencias que llevaron a sus conclusiones.
Este enfoque es especialmente valioso en sectores como el derecho, las finanzas y la atención sanitaria, donde el razonamiento estructurado permite a la IA gestionar la toma de decisiones complejas con mayor precisión. Al aplicar marcos lógicos, la IA puede proporcionar información bien razonada, transparente y fiable, lo que garantiza que las decisiones se basen en un razonamiento claro y rastreable en lugar de predicciones puramente estadísticas.

RAR agente

A pesar de los avances de RAR en razonamiento, todavía opera de forma reactiva, respondiendo a consultas sin refinar activamente su enfoque de descubrimiento de conocimiento. Recuperación de agentes: razonamiento aumentado (Agentic RAR) lleva la IA un paso más allá al incorporar capacidades de toma de decisiones autónomas. En lugar de recuperar datos de forma pasiva, estos sistemas planifican, ejecutan y perfeccionan de forma iterativa la adquisición de conocimientos y la resolución de problemas, lo que los hace más adaptables a los desafíos del mundo real.

Agentic RAR integra LLM que pueden realizar tareas de razonamiento complejas, agentes especializados capacitados para aplicaciones específicas de dominio como análisis de datos u optimización de búsquedas y gráficos de conocimiento que evolucionan dinámicamente en función de nueva información. Estos elementos trabajan juntos para crear sistemas de IA que pueden abordar problemas complejos, adaptarse a nuevos conocimientos y brindar resultados transparentes y explicables.

Implicaciones futuras

La transición de RAG a RAR y el desarrollo de sistemas Agentic RAR son pasos para llevar a RAG más allá de la recuperación de información estática, transformándolo en una máquina de pensamiento dinámica y en tiempo real capaz de realizar razonamientos y tomas de decisiones sofisticados.

El impacto de estos avances se extiende a varios campos. En investigación y desarrollo, la IA puede ayudar con el análisis de datos complejos, la generación de hipótesis y el descubrimiento científico, acelerando la innovación. En finanzas, atención médica y derecho, la IA puede manejar problemas intrincados, brindar información matizada y respaldar procesos complejos de toma de decisiones. Los asistentes de IA, impulsados ​​por capacidades de razonamiento profundo, pueden ofrecer respuestas personalizadas y contextualmente relevantes, adaptándose a las necesidades cambiantes de los usuarios.

Lo más importante es...

El cambio de la IA basada en la recuperación a los sistemas de razonamiento en tiempo real representa una evolución significativa en el descubrimiento de conocimiento. Mientras que RAG sentó las bases para una mejor síntesis de información, RAR y Agentic RAR impulsan la IA hacia el razonamiento autónomo y la resolución de problemas. A medida que estos sistemas maduren, la IA pasará de ser un simple asistente de información a un socio estratégico en el descubrimiento de conocimiento, el análisis crítico y la inteligencia en tiempo real en múltiples dominios.

El Dr. Tehseen Zia es profesor asociado titular en la Universidad COMSATS de Islamabad y tiene un doctorado en IA de la Universidad Tecnológica de Viena (Austria). Especializado en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos y Visión por Computador, ha realizado importantes contribuciones con publicaciones en revistas científicas de renombre. El Dr. Tehseen también dirigió varios proyectos industriales como investigador principal y se desempeñó como consultor de IA.