RAG: ¿cómo resolver la fragmentación del conocimiento empresarial con GenAI?

La generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en ingles) es un proceso AI aplicado a los grandes modelos lingüísticos (LLM) para que sus resultados sean más relevantes en contextos específicos, según explica la consultora McKinsey.

RAG permite a los LLM acceder y referenciar información externa a sus propios datos de entrenamiento, como la base de conocimiento específica de una organización, antes de generar una respuesta y, fundamentalmente, con citas incluidas.

La consultora asegura que este proceso permite a los LLM generar resultados altamente específicos, sin necesidad de ajustes ni capacitación exhaustivos, ofreciendo algunas de las ventajas de un LLM personalizado a un costo considerablemente menor.

¿Qué es RAG y cómo revoluciona la generación de contenido empresarial con datos precisos?

En términos simples, la recuperación de generación aumentada es un proceso para mejorar la precisión, la actualidad y el contexto de grades modelos lingüísticos (LLM) como GPT4.

Los LLM ya están entrenados con enormes cantidades de datos públicos, a menudo provenientes en gran parte de Internet, para generar sus resultados. RAG puede ampliar estas capacidades a datos privados y dominios específicos, ya sea una industria entera o una empresa específica.

¿Cómo RAG transforma la generación de contenido empresarial con datos precisos?

RAG tiene aplicaciones de gran alcance en diversos ámbitos, como la atención al cliente, el marketing, las finanzas y la gestión del conocimiento.

Al integrar RAG en sus sistemas existentes, las empresas pueden generar resultados más precisos que con un LLM estándar, lo que puede mejorar la satisfacción del cliente, reducir costos y optimizar el rendimiento general.

Algunos ejemplos de cómo se puede aplicar esta tecnología, de acuerdo con McKinsey son:

• Chatbot de gestión del conocimiento empresarial: cuando un empleado busca información en la intranet de su organización u otras fuentes de conocimiento internas, el sistema RAG puede recuperar información relevante de toda la organización, sintetizarla y proporcionar al empleado información útil.
• Chatbots de atención al cliente: cuando un cliente interactúa con el sitio web o la aplicación móvil de una empresa para consultar sobre un producto o servicio, el sistema RAG puede recuperar información relevante basada en políticas corporativas, datos de la cuenta del cliente y otras fuentes, para luego brindarle respuestas más precisas y útiles.
• Asistentes de redacción: cuando un empleado comienza a redactar un informe o documento que requiere datos o información específicos de la empresa, el sistema RAG recupera la información relevante de fuentes de datos empresariales, como bases de datos, hojas de cálculo y otros sistemas, y luego proporciona al empleado secciones predefinidas del documento.

¿Qué ventajas competitivas ofrece RAG en la automatización de respuestas inteligentes?

A medida que las capacidades y aplicaciones potenciales de RAG evolucionan, sus ventajas competitivas se incrementan. entre los beneficios se encuentran:

1. Estandarización: la creciente estandarización de los patrones de software subyacentes implica que habrá más soluciones y bibliotecas listas para usar disponibles para las implementaciones de RAG, lo que facilitará progresivamente su desarrollo e implementación.
2. RAG basado en agentes: los agentes son sistemas que pueden razonar e interactuar entre sí y requieren menos intervención humana que los sistemas de IA anteriores. Estas herramientas permiten que los sistemas RAG se adapten de forma flexible y eficiente a los contextos cambiantes.
3. Modelos LLM optimizados para RAG: algunos LLM se están entrenando específicamente para su uso con RAG. Estos modelos están diseñados para satisfacer las necesidades específicas de las tareas de RAG, como la recuperación rápida de datos de un amplio corpus de información, en lugar de depender únicamente del conocimiento paramétrico del LLM.

Los LLM mejorados con RAG pueden aprovechar las fortalezas tanto de los humanos como de las máquinas, permitiendo a los usuarios acceder a vastas fuentes de conocimiento y generar respuestas más precisas y relevantes.

“A medida que esta tecnología continúa evolucionando, esperamos mejoras significativas en su escalabilidad, adaptabilidad e impacto en las aplicaciones empresariales, con el potencial de impulsar la innovación y crear valor”, destaca Mckinsey.

¿Cómo implementar RAG para optimizar la gestión del conocimiento en su empresa?

Tirso Maldonado, especialista en transformación digital, explica que RAG en combinación con LLM para proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

De acuerdo con Maldonado, existe ocho puntos básicos para ejecutar la gestión del conocimiento dentro de las organizaciones de la mano de RAG:

1. Inicio con la consulta: El proceso se activa cuando un usuario realiza una pregunta a través de un sistema conversacional.
2. Conversión a embeddings: La pregunta se transforma en un vector de alta dimensión que captura su significado semántico, facilitando su interpretación computacional.
3. Búsqueda en la base de conocimiento: Utilizando ese vector, se consulta una base de datos vectorial que contiene información previamente indexada en forma de embeddings.
4. Segmentación y extracción: Los documentos almacenados se dividen en fragmentos más manejables (chunking) para extraer los contenidos más relevantes.
5. Filtrado por relevancia: Se seleccionan los fragmentos más pertinentes, en función de su similitud semántica con la consulta original.
6. Preparación para el modelo LLM: El contenido seleccionado se envía al modelo de lenguaje junto con la pregunta formulada por el usuario.
7. Generación de la respuesta: El LLM elabora una respuesta precisa y contextualizada a partir del material provisto.
8. Presentación al usuario: Finalmente, la respuesta generada se muestra en la interfaz del sistema.

“El proceso RAG mejora la capacidad del modelo de lenguaje para proporcionar respuestas más precisas y relevantes al enriquecer su conocimiento (modelo preentrenado, como por ejemplo GPT-4o) con información externa específica y actualizada utilizando la técnica de RAG”, indica el experto.

¿Qué tecnologías y plataformas son esenciales para una implementación RAG efectiva?

Para implementar de forma efectiva un sistema RAG es necesario integrar un conjunto de tecnologías clave que trabajan de manera coordinada. Este enfoque combina la capacidad de generación de modelos de lenguaje con la búsqueda de información relevante en bases de conocimiento externas, permitiendo respuestas más precisas, actualizadas y controlables.

En primer lugar, el componente central de cualquier sistema RAG es un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Estos modelos son los encargados de generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes en función de la información recuperada.

Actualmente, existen opciones comerciales como GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google y Llama 3 de Meta, así como alternativas de código abierto. La elección del modelo dependerá del caso de uso, presupuesto y requerimientos de privacidad.

En segundo lugar, se necesita un modelo de embeddings, que transforma documentos y preguntas en vectores numéricos que representan su significado semántico.

Esto permite encontrar documentos relevantes para una consulta, incluso si no comparten exactamente las mismas palabras. Modelos como sentence-transformers o OpenAI embeddings son frecuentemente utilizados, aunque también existen opciones entrenadas específicamente para dominios particulares.

Por último, es imprescindible contar con una base de datos vectorial, que permite almacenar y buscar eficientemente los embeddings generados. Herramientas como FAISS, Pinecone, Weaviate o Chroma son populares en este campo, ya que permiten búsquedas semánticas rápidas y escalables, lo cual es esencial para el rendimiento del sistema.

¿Cómo asegura RAG la veracidad y relevancia en la generación de información?

La consultora Implemeting Consulting Group señala que, en la fase generativa de un sistema RAG, la función principal que determina la calidad de la respuesta es la recuperación de información relevante de la consulta del usuario.

Este proceso comienza con la búsqueda semántica, que aprovecha las incrustaciones vectoriales creadas durante la fase de indexación.

La pregunta o consulta del usuario se transforma en un vector utilizando el mismo modelo de incrustación que procesó el texto de la base de conocimiento, lo que garantiza que la consulta y la información almacenada compartan un espacio vectorial común.

Esta alineación permite una búsqueda por similitud semántica, con el objetivo de encontrar contenido que coincida estrechamente con la pregunta del usuario en cuanto a significado, no solo en palabras clave compartidas.

En su forma más simple, el paso de recuperación consiste en una recuperación de vector top-k que puede devolver de tres a 10 coincidencias más similares a la consulta de búsqueda.

Idealmente, el sistema recuperaría un único pasaje que respondiera con precisión a la consulta. Sin embargo, debido a la frecuente superposición y a la riqueza contextual de la información, es necesario muestrear múltiples fragmentos de texto para proporcionar un contexto completo al modelo lingüístico amplio (LLM) y así responder a la pregunta.

“La precisión de este proceso de recuperación es crucial, si el sistema recupera pasajes irrelevantes o erróneos en el contexto de la consulta, la respuesta generada corre el riesgo de ser falsa”, advierte la consultora.

La principal deficiencia de los sistemas RAG actuales no reside en la capacidad inherente del LLM para generar una respuesta significativa, sino en el diseño de la base de datos y la recuperación, que ocasionalmente proporciona datos contextualmente erróneos si no se diseña correctamente.

Casos de uso de RAG: transformar la interacción con clientes y procesos internos

La utilidad de RAG es evidente en múltiples negocios, mejorando significativamente la velocidad y la calidad de la toma de decisiones. El modelo RAG puede cambiar significativamente la interacción de los clientes y los procesos internos. Entre ellos se destacan:

Sumado a esto, específicamente en el sector legal, RAG ha demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la precisión y confiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial. Un artículo de la Harvard Journal of Law & Technology destaca cómo RAG permite a los modelos de lenguaje acceder a fuentes legales actualizadas, que reducen errores y proporcionan respuestas más fundamentadas en contextos jurídicos.

Por otro lado, en el ámbito de la salud, RAG se ha utilizado para mejorar la precisión de los diagnósticos y la toma de decisiones clínicas. Un estudio publicado en PubMed Central describe cómo la integración de RAG con modelos de lenguaje permite a los profesionales de la salud acceder a información médica actualizada y específica. Esto mejora considerablemente la calidad de la atención al paciente.

Por último, RAG también ha encontrado aplicaciones en el sector educativo donde facilita el acceso a información precisa y actualizada para estudiantes y docentes. La Universidad de Brigham Young (BYU) ha implementado sistemas basados en esta tecnología para proporcionar respuestas informadas a preguntas sobre programas académicos y políticas institucionales, mejorando la experiencia educativa.

Por último, en el campo de la ciberseguridad, RAG se ha utilizado para mejorar la detección y respuesta a amenazas. El Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) ha desarrollado herramientas que integran RAG con gráficos de conocimiento para proporcionar análisis más profundos y contextualmente relevantes de amenazas cibernéticas.

¿Cómo escalar RAG para manejar grandes volúmenes de datos y consultas complejas?

La integración de la arquitectura RAG en una base de conocimiento puede transformar la interacción de los usuarios con la información, haciendo que la recuperación de datos sea más rápida e intuitiva, indica Utility Analytics Institute, la comunidad dedicada a impulsar el análisis de servicios públicos y a capacitar a profesionales para impulsar una transformación significativa del sector.

Para lograrlo, es fundamental seguir un enfoque estructurado que considere el estado actual de la base de conocimiento, los factores clave de integración y las mejores prácticas de implementación, para lo que existe una estrategia conformada por los siguientes pasos:

• Evaluar los datos existentes: realizar una auditoría exhaustiva de la base de conocimientos actual para identificar los tipos y volúmenes de datos almacenados.
• Identificar los puntos críticos: recopilar comentarios de los usuarios para comprender los desafíos que enfrentan al interactuar con la base de conocimiento.
• Analizar patrones de búsqueda: revisar los registros de búsqueda y los análisis de comportamiento de los usuarios para identificar consultas y términos de búsqueda comunes.
• Fuentes de datos bien indexadas: la implementación exitosa de la arquitectura RAG implica una indexación meticulosa de las fuentes de datos.
• Gobernanza rigurosa de datos: datos limpios y bien mantenidos son cruciales para el éxito de los sistemas RAG. Las empresas deben garantizar que sus datos sean de primera calidad, estén bien gestionados y se actualicen periódicamente para optimizar el rendimiento de la arquitectura RAG.
• Compatibilidad con sistemas existentes: garantizar que la arquitectura RAG pueda integrarse perfectamente con la plataforma de base de conocimientos actual.
• Preocupaciones sobre la seguridad y privacidad de los datos: aborde las cuestiones de seguridad y privacidad de los datos implementando medidas robustas de cifrado y control de acceso.
• Capacitación y soporte para usuarios finales: proporcionar recursos para ayudar a los usuarios a adaptarse al nuevo sistema, incluidas guías de usuario, sesiones de capacitación y soporte técnico continuo.

Preguntas frecuentes sobre RAG (Retrieval-Augmented Generation)

¿Cómo se diferencia RAG de los modelos de lenguaje tradicionales?

RAG (Generación Aumentada por Recuperación) se diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales (LLM) porque permite acceder a información externa, como bases de conocimiento privadas o específicas de una organización, en lugar de generar respuestas solo con base en los datos con los que fue entrenado el modelo.

¿Qué consideraciones de seguridad son cruciales al implementar RAG?

Las consideraciones clave de seguridad incluyen la privacidad y la protección de datos, lo que exige implementar medidas robustas de cifrado y control de acceso. Además, se debe garantizar una gobernanza rigurosa de los datos.

¿Cómo puede RAG integrarse con sistemas CRM y ERP existentes?

RAG puede integrarse con sistemas existentes como CRM y ERP recuperando información relevante directamente de las bases de datos de la empresa (como hojas de cálculo, registros de clientes, transacciones, etc.).