Crear un Sistema RAG con Embeddings de Texto Utilizando los Servicios de IA de Microsoft Azure
La Recuperación Aumentada con Generación (RAG) es una técnica poderosa en la inteligencia artificial conversacional. Combina la recuperación de documentos relevantes con la generación de texto de alta calidad. En este artículo, exploraremos cómo implementar un sistema RAG utilizando Azure AI Search, aprovechando los servicios de inteligencia artificial de Microsoft Azure.
¿Qué es RAG?
La RAG es una técnica que permite a los modelos de lenguaje acceder a información relevante almacenada en bases de datos o documentos. En lugar de generar respuestas desde cero, el sistema RAG recupera fragmentos de texto existentes y los combina para formar una respuesta coherente.
Componentes Clave
Para implementar RAG con componentes de Microsoft Azure, necesitaremos los siguientes elementos:
- Azure AI Search: Utilizaremos este servicio para indexar y buscar contenido relevante.
- Azure Blob Storage: Almacenaremos nuestros documentos en este servicio.
- Modelo de Lenguaje (por ejemplo, ChatGPT): Generará respuestas basadas en los fragmentos recuperados.
- Base de Datos Vectorial (usaremos Azure AI Search): Almacenará datos como vectores para facilitar la búsqueda de documentos similares durante una conversación.
Creando el Flujo Conversacional
Siga estos pasos para aplicar los conceptos mencionados:
Configuración de Azure AI Search:
- Cree un índice de búsqueda en Azure AI Search para su contenido.
- Cargue sus documentos en Azure Blob Storage.
- Utilice Azure AI Search para indexar los documentos y crear vectores.
Interacción con el Modelo de Lenguaje:
- Envíe la consulta del usuario a Azure AI Search para encontrar información relevante.
- Utilice los resultados de búsqueda mejor clasificados como entrada para su modelo de lenguaje (por ejemplo, ChatGPT).
- Genere una respuesta coherente basada en los fragmentos recuperados.
Ventajas de Azure AI Search
- Indexación y Búsqueda: Azure AI Search proporciona capacidades de indexación y búsqueda eficientes.
- Infraestructura Segura: Al estar alojado en la nube de Azure, garantiza seguridad y escalabilidad.
- Integración con Modelos de Lenguaje: Puede conectarlo con modelos de lenguaje como ChatGPT para generar respuestas.
Conclusión
La RAG es una herramienta valiosa para mejorar la calidad de las respuestas generadas por modelos de lenguaje. Al combinar la recuperación de información relevante con la generación de texto, podemos crear sistemas más precisos y útiles. ¡En ennoven te podemos ayudar a implementar o probar esta técnica y potencia tus aplicaciones de IA con Microsoft Azure!
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