¿Qué son los sistemas RAG con incrustaciones de texto (embeddings)?
Los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG), o Retrieval-Augmented Generation, es una técnica en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) que combina la generación de texto con la recuperación de información para mejorar la calidad de las respuestas en contextos específicos. Estos sistemas utilizan incrustaciones de texto, imágenes y datos estructurados (embeddings) para representar y comparar diferentes documentos y presentarlos como resultado de consultas basadas en lenguaje natural.
¿Cómo funcionan los sistemas RAG?
Los sistemas RAG funcionan en dos pasos principales:
1. Recuperación de documentos: En este paso, el sistema busca en una gran base de datos de documentos (como Wikipedia) para encontrar los que son relevantes para la entrada del usuario. Esto se hace utilizando incrustaciones, que son representaciones vectoriales de texto. Las incrustaciones permiten al sistema comparar la entrada del usuario con cada documento en la base de datos y encontrar los que son más similares.
2. Generación de respuestas: Una vez que el sistema ha recuperado los documentos relevantes, los utiliza para generar una respuesta. Esto se hace utilizando un modelo de lenguaje, que es un tipo de inteligencia artificial que ha sido entrenada para generar texto que suena natural.
¿Por qué son útiles los sistemas RAG?
Los sistemas RAG son útiles porque permiten a los modelos de lenguaje aprovechar una gran cantidad de información que no está disponible en la entrada del usuario. Por ejemplo, si un usuario pregunta “¿Quién ganó el premio Nobel de Física en 2023?”, un modelo de Inteligencia artificial como el provisto por open.ai no tendría la información necesaria para responder debido a sus fechas de actualización. Pero un sistema RAG podría buscar en una base de datos de documentos propietaria de la organización o empresa para encontrar la respuesta, y luego generar una respuesta en lenguaje natural a dicha pregunta.
Además, los sistemas RAG pueden generar respuestas que son más precisas y detalladas que las de los modelos LLM (Large Lenguage Models) de uso comercial o de código abierto. Esto se debe a que pueden utilizar la información de múltiples documentos públicos o privados para generar su respuesta, en lugar de depender únicamente de la información en la entrada del usuario.
Imagina darle a un LLM (Large Language Model) súper inteligente un compañero que pueda buscar información útil en Internet y otras fuentes incluyendo los datos de tu organización o empresa. Este compañero, combinado con las habilidades lingüísticas del LLM, se asegura de brindarte respuestas realmente precisas y confiables. ¡Y lo mejor es que pueden seguir aprendiendo y mejorando sin tener que empezar desde cero cada vez! Es como tener un amigo inteligente que siempre tiene los hechos correctos a mano.
El marco operativo de RAG involucra dos componentes principales: un módulo de recuperación y un módulo de generación.
Aplicaciones de los sistemas RAG
Imagina un chatbot utilizado en Microsoft Teams, Telegram o WhatsApp para brindar servicio tanto interno como a clientes. Funciona así:
Recuperación de Documentos:
- Cargamos documentos relevantes en una base de datos.
- Convertimos estos documentos en vectores numéricos (incrustaciones).
Estos vectores representan el significado semántico de los documentos. - Generación de Texto:
- Utilizamos un modelo de lenguaje (como OpenAI) para generar respuestas.
- El modelo considera tanto las incrustaciones como el contexto de la conversación.
- Esto permite respuestas más precisas y relevantes.
Incrustación de Texto (Embedding de Texto):
En el procesamiento del lenguaje natural (NLP), una incrustación de texto es una representación numérica densa de palabras o frases. Imagina que cada palabra o fragmento de texto se transforma en un vector matemático. Estos vectores capturan el significado semántico y las relaciones entre las palabras. Por ejemplo, “gato” y “felino” tendrían vectores similares porque comparten un contexto similar en el lenguaje. Estas incrustaciones son útiles para alimentar modelos de aprendizaje automático y para medir similitudes entre textos.
Búsqueda por Similitud de Vectores:
La búsqueda por similitud de vectores va más allá de la búsqueda basada en palabras clave. En lugar de buscar coincidencias exactas, busca documentos que sean semánticamente similares. Funciona así:
- Generación de Incrustaciones: Primero, convertimos los contenidos de texto en vectores numéricos mediante un modelo de incrustación de texto.
- Búsqueda de Vectores Similares: Luego, utilizamos estos vectores para encontrar documentos que sean cercanos en significado. Esto permite descubrir documentos que no necesariamente comparten palabras clave, pero que tienen una relación semántica.
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