¿Qué es la recuperación de generación aumentada?

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han contribuido al avance del dominio del procesamiento del lenguaje natural (PLN), pero persiste una brecha en la comprensión contextual. Los LLM a veces pueden producir respuestas inexactas o poco confiables, un fenómeno conocido como “alucinaciones”. 

Por ejemplo, con ChatGPT, se estima que la aparición de alucinaciones es de aproximadamente 15% a% 20 alrededor del 80% del tiempo.

Retrieval Augmented Generation (RAG) es un poderoso marco de Inteligencia Artificial (IA) diseñado para abordar la brecha de contexto optimizando la producción de LLM. RAG aprovecha el vasto conocimiento externo a través de recuperaciones, mejorando la capacidad de los LLM para generar respuestas precisas, exactas y contextualmente ricas.  

Exploremos la importancia de RAG dentro de los sistemas de IA, descubriendo su potencial para revolucionar la comprensión y la generación del lenguaje.

¿Qué es la generación aumentada de recuperación (RAG)?

Como marco híbrido, RAG Combina las fortalezas de los modelos generativo y de recuperación. Esta combinación aprovecha fuentes de conocimiento de terceros para respaldar las representaciones internas y generar respuestas más precisas y confiables. 

La arquitectura de RAG es distintiva y combina modelos de secuencia a secuencia (seq2seq) con componentes de recuperación de pasajes densos (DPR). Esta fusión permite que el modelo genere respuestas contextualmente relevantes basadas en información precisa. 

RAG establece transparencia con un mecanismo sólido de verificación y validación de hechos para garantizar confiabilidad y precisión. 

¿Cómo funciona la generación aumentada de recuperación? 

En 2020, Meta presentó el marco GAR ampliar los LLM más allá de sus datos de formación. Al igual que un examen a libro abierto, RAG permite a los LLM aprovechar el conocimiento especializado para obtener respuestas más precisas al acceder a información del mundo real en respuesta a preguntas, en lugar de depender únicamente de hechos memorizados.

Modelo RAG original de Meta (Fuente de la imagen)

Esta técnica innovadora parte de un enfoque basado en datos, incorporando componentes basados ​​en el conocimiento, mejorando la precisión, la exactitud y la comprensión contextual de los modelos lingüísticos.

Además, RAG funciona en tres pasos, mejorando las capacidades de los modelos de lenguaje.

Componentes principales de RAG (Fuente de la imagen)

• Recuperación: Los modelos de recuperación encuentran información relacionada con la solicitud del usuario para mejorar la respuesta del modelo de lenguaje. Esto implica comparar la entrada del usuario con documentos relevantes, garantizando así el acceso a información precisa y actualizada. Técnicas como Recuperación del pasaje denso (RPD) y similitud de coseno contribuir a la recuperación efectiva en RAG y perfeccionar aún más los hallazgos reduciéndolos. 
• Aumento: Después de la recuperación, el modelo RAG integra la consulta del usuario con los datos recuperados relevantes, empleando técnicas de ingeniería rápidas como la extracción de frases clave, etc. Este paso comunica efectivamente la información y el contexto con el LLM, lo que garantiza una comprensión integral para una generación de resultados precisa.
• GenerationEn esta fase, la información aumentada se decodifica mediante un modelo adecuado, como un modelo secuencia a secuencia, para generar la respuesta definitiva. La etapa de generación garantiza que el resultado del modelo sea coherente, preciso y adaptado a la solicitud del usuario.

¿Cuáles son los beneficios del RAG?

RAG aborda desafíos críticos en PNL, como mitigar imprecisiones, reducir la dependencia de conjuntos de datos estáticos y mejorar la comprensión contextual para una generación de lenguaje más refinada y precisa.

El marco innovador de RAG mejora la precisión y confiabilidad del contenido generado, mejorando la eficiencia y adaptabilidad de los sistemas de IA.

1. Alucinaciones LLM reducidas

Integrando fuentes de conocimiento externas durante prompt En la generación de contenido, RAG garantiza que las respuestas se basen en información precisa y contextualmente relevante. Las respuestas también pueden incluir citas o referencias, lo que permite a los usuarios verificar la información de forma independiente. Este enfoque mejora significativamente la fiabilidad del contenido generado por IA y reduce las alucinaciones.

2. Respuestas actualizadas y precisas 

RAG mitiga el corte de tiempo de los datos de entrenamiento o el contenido erróneo al recuperar continuamente información en tiempo real. Los desarrolladores pueden integrar sin problemas las últimas investigaciones, estadísticas o noticias directamente en modelos generativos. Además, conecta los LLM con fuentes de redes sociales en vivo, sitios de noticias y fuentes de información dinámica. Esta característica convierte a RAG en una herramienta invaluable para aplicaciones que exigen información precisa y en tiempo real.

3. Rentabilidad 

El desarrollo de chatbot a menudo implica la utilización de modelos básicos que son LLM accesibles por API con una amplia formación. Sin embargo, volver a capacitar a estos FM para datos de dominios específicos conlleva altos costos computacionales y financieros. RAG optimiza la utilización de recursos y recupera selectivamente la información según sea necesario, lo que reduce los cálculos innecesarios y mejora la eficiencia general. Esto mejora la viabilidad económica de la implementación de RAG y contribuye a la sostenibilidad de los sistemas de IA.

4. Información sintetizada

RAG crea respuestas integrales y relevantes al combinar fluidamente el conocimiento recuperado con las capacidades generativas. Esta síntesis de diversas fuentes de información profundiza la comprensión del modelo y ofrece resultados más precisos.

5. Facilidad de entrenamiento 

La facilidad de uso de RAG se refleja en su entrenamiento sencillo. Los desarrolladores pueden ajustar el modelo sin esfuerzo, adaptándolo a dominios o aplicaciones específicas. Esta simplicidad de entrenamiento facilita la integración fluida de RAG en diversos sistemas de IA, lo que lo convierte en una solución versátil y accesible para mejorar la comprensión y la generación de lenguajes.

La capacidad de resolución de RAG alucinaciones LLM y los problemas de actualización de los datos la convierten en una herramienta crucial para las empresas que buscan mejorar la precisión y confiabilidad de sus sistemas de inteligencia artificial.

Casos de uso de RAG

RAGLa adaptabilidad de ofrece soluciones transformadoras con impacto en el mundo real, desde motores de conocimiento hasta capacidades de búsqueda mejoradas. 

1. Motor de conocimiento

RAG puede transformar los modelos de lenguaje tradicionales en motores de conocimiento integrales para la creación de contenido auténtico y actualizado. Es especialmente valioso en escenarios donde se requiere la información más reciente, como en plataformas educativas, entornos de investigación o industrias con uso intensivo de información.

2. Aumento de búsqueda

Al integrar los LLM con los motores de búsqueda, enriquecer los resultados de búsqueda con respuestas generadas por LLM mejora la precisión de las respuestas a las consultas informativas. Esto mejora la experiencia del usuario y agiliza los flujos de trabajo, facilitando el acceso a la información necesaria para sus tareas. 

3. Resumen de texto

RAG puede generar resúmenes concisos e informativos de grandes volúmenes de texto. Además, RAG ahorra tiempo y esfuerzo a los usuarios al permitir el desarrollo de datos precisos y completos. resúmenes de texto obteniendo datos relevantes de fuentes de terceros. 

4. Chatbots de preguntas y respuestas

La integración de LLM en chatbots transforma los procesos de seguimiento al permitir la extracción automática de información precisa de los documentos y bases de conocimiento de la empresa. Esto eleva la eficiencia de los chatbots a la hora de resolver las consultas de los clientes de forma precisa y rápida. 

Perspectivas de futuro e innovaciones en RAG

Con un enfoque cada vez mayor en respuestas personalizadas, síntesis de información en tiempo real y una menor dependencia del reentrenamiento constante, RAG promete desarrollos revolucionarios en modelos de lenguaje para facilitar interacciones de IA dinámicas y contextualmente conscientes.

A medida que RAG madura, su perfecta integración en diversas aplicaciones con mayor precisión ofrece a los usuarios una experiencia de interacción refinada y confiable.

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