¿Qué es RAG? - Mini clase con ejemplo técnico
Comprendiendo la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en Proyectos de Inteligencia Artificial
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En el fascinante mundo de la inteligencia artificial, una técnica que ha ganado popularidad es la Generación Aumentada por Recuperación, conocida como RAG (Retrieval Augmented Generation). En un reciente episodio del podcast, los anfitriones, liderados por el especialista A, desglosan esta técnica desde un enfoque técnico, mostrando cómo se implementa a través de una demostración de código.
¿Qué es el RAG?
RAG combina la generación de texto de modelos de lenguaje como ChatGPT con la recuperación de información desde bases de datos o de conocimiento. Esto es esencial para evitar lo que se conoce como "alucinaciones" del modelo, donde el sistema genera respuestas incorrectas o inexactas debido a la falta de información actualizada o específica.
Casos de Uso
Un ejemplo mencionado por el especialista es la pregunta sobre quién es el presidente actual de Argentina. ChatGPT, basado en datos hasta octubre de 2023, podría dar una respuesta desactualizada. Aquí es donde RAG brilla, al permitir al modelo acceder y actualizarse con la información más reciente antes de dar una respuesta.
Implementación Técnica del RAG
El proceso de RAG se divide en varias etapas críticas, como la preparación de la base de datos, donde los documentos se dividen en "pedacitos" o chunks. Esta división es crucial para mejorar la relevancia de la información y adaptarse a la capacidad limitada de procesamiento de los modelos de lenguaje, conocida como la ventana de contexto.
Uso de Embeddings
Los "pedacitos" se transforman en embeddings, representaciones numéricas que intentan capturar el significado de la información. Estos embeddings se almacenan en bases de datos vectoriales, permitiendo una comparación rápida y eficiente con las consultas del usuario. Este proceso es clave para determinar qué información es más relevante para una pregunta específica.
Ventajas y Aplicaciones del RAG
El RAG es ideal para aplicaciones donde es crucial que el modelo de lenguaje no genere información inexacta y pueda buscar la última versión de los datos disponibles. Esto es particularmente relevante en industrias que requieren precisión, como el sector legal o la programación, donde se pueden usar embeddings especializados para mejorar la precisión.
Ejemplos Prácticos y Herramientas
En el episodio, se presentó un ejemplo práctico utilizando un Naive RAG, una implementación sencilla que ilustra los fundamentos de la técnica. Se utilizó la librería LangChain, un framework que facilita la implementación del RAG mediante herramientas como la división de textos en pedacitos y la conexión con bases de datos vectoriales.
Conclusión
La técnica RAG representa un avance significativo en la personalización y precisión de los modelos de lenguaje. Al integrar la capacidad de recuperación de datos actualizados, RAG mejora la fiabilidad de las respuestas generadas por la inteligencia artificial, abriendo nuevas oportunidades en diversas industrias.
Este episodio del podcast no solo ofrece una comprensión profunda del RAG, sino que también proporciona las bases para implementar esta técnica en proyectos reales, mostrando su potencial para transformar la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial.