¿Qué es la generación aumentada por recuperación (RAG)? Guía completa

La RAG es un conocido marco en el que un large language model (LLM) accede a una base de conocimientos específica y la usa para generar una respuesta. Dado que no es necesario volver a entrenar el modelo fundacional, permite a los desarrolladores utilizar los LLM en un contexto específico de un modo rápido y rentable. Las aplicaciones de RAG pueden utilizarse en atención al cliente, ventas, marketing, bases de conocimientos y muchos otros ámbitos. 

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La RAG es una técnica que mejora los resultados de un modelo fundacional (un LLM) al hacer referencia a una base de conocimientos externa que va más allá de sus datos de entrenamiento originales. 

Los LLM, que se entrenan con conjuntos de datos enormes y miles de millones de parámetros, destacan en tareas como responder preguntas, hacer traducciones y completar frases. La RAG amplía estas capacidades al dar al modelo acceso a dominios específicos o al conocimiento interno de una organización sin tener que volver a entrenarlo. Este enfoque es rentable y mejora la precisión, la relevancia y la utilidad de los resultados de las aplicaciones de LLM en diferentes contextos.

Los LLM dependen de datos de entrenamiento estáticos, que pueden no incluir la información específica de la organización o la más actual. Si no tienen la orientación de unas fuentes fiables, los LLM pueden generar respuestas imprecisas o incoherentes, sobre todo cuando se enfrentan a terminología contradictoria. Cuando no están seguros, los LLM pueden “alucinar” o inventarse las respuestas. La RAG mitiga estos problemas al proporcionar acceso controlado a fuentes fiables y actualizadas que permiten dar respuestas más precisas y fidedignas.

Para que los LLM sean útiles, deben ofrecer respuestas fiables y acreditadas. La RAG permite rastrear las referencias específicas de las respuestas e incluir las citas de las fuentes, lo que mejora la transparencia y la fiabilidad del contenido generado.

En los sectores que son dinámicos, la información se queda obsoleta rápidamente. La RAG permite a los modelos entrenados previamente acceder a información actual sin necesidad de hacer costosos ajustes. Con este enfoque, los LLM pueden incorporar datos en tiempo real de diversas fuentes, como noticias, redes sociales, informes financieros y sensores del Internet de las cosas (IdC), para garantizar que las respuestas sean pertinentes y precisas.

La RAG proporciona a los desarrolladores una mayor flexibilidad para crear soluciones personalizadas y diseñadas con fines específicos. Con un marco de seguridad en torno a la RAG, los desarrolladores de aplicaciones pueden permitir el acceso controlado a información confidencial, lo que garantiza que los datos restringidos solo se utilicen al formular respuestas para personas autorizadas.

Las aplicaciones de RAG mejoran el acceso de los empleados a la información propia en las bases de conocimientos de dominios específicos, como las intranets o los sistemas de documentación internos de las empresas. Estos modelos permiten a los empleados formular preguntas específicas en lenguaje natural (p. ej., “¿cuál es la política de permisos por maternidad o paternidad de nuestra empresa?” o “¿cómo solicito horas libres?”) y recibir respuestas generadas a partir de la base de conocimientos interna de la organización. La RAG garantiza respuestas más precisas y relevantes desde el punto de vista contextual. Además, puede proporcionar información personalizada en función del nivel de autorización del solicitante y de su función dentro de la empresa.

Al aprovechar los datos de mercado y los informes internos continuamente actualizados, la RAG mejora la calidad y la pertinencia de las actividades de inteligencia empresarial. De ese modo, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos, reconocer tendencias emergentes y obtener una ventaja competitiva. La RAG puede sintetizar datos de diversas fuentes y proporcionar información completa que podría pasarse por alto con los métodos de análisis tradicionales.

Los chatbots de atención al cliente basados en LLM y mejorados con RAG pueden encargarse de una amplia gama de tareas, como la asistencia con productos, la resolución de problemas y el procesamiento de reclamaciones. La RAG ofrece acceso en tiempo real a contenido preciso y verificado, como información actualizada sobre los productos, estado de los pedidos y datos de clientes concretos. Esto permite a los chatbots ofrecer respuestas muy personalizadas y basadas en el contexto, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce la carga de trabajo de los agentes de asistencia humanos.

Los chatbots de acceso público basados en RAG ofrecen acceso ininterrumpido a información de marketing, ventas, productos o servicios. Estos sistemas pueden buscar con rapidez en bases de conocimientos enormes para proporcionar a los usuarios información relevante y actualizada en cualquier momento. Así no solo se mejora la experiencia del cliente, sino que también se reduce el volumen de consultas básicas que debe gestionar el personal humano, que puede centrarse en cuestiones más complejas.