Modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) para la IA Empresarial

Diseñada para mejorar el procesamiento del lenguaje natural, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) permite a los LLM generar resultados utilizando bases de datos específicas como datos de entrenamiento. Con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), puedes combinar la potencia de los modelos lingüísticos preentrenados con fuentes de conocimiento en bases de datos externas o internas. Las nuevas oportunidades que abre la tecnología de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) son especialmente críticas para las empresas que buscan aligerar su carga de trabajo y aumentar la eficacia.

En este artículo exploraremos qué es la Generación Aumentada de Recuperación (GAR) y sus ventajas para las empresas.

¿Preparado?

Vamos a sumergirnos.

TL; DR

• Los modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) combinan grandes modelos lingüísticos con sistemas de recuperación y permiten que trabajen juntos.
• Los modelos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) funcionan mediante indexación, recuperación, aumento y un bucle de generación.
• Puedes utilizar los sistemas RAG para tareas como búsquedas, preguntas y respuestas, atención al cliente, finanzas y análisis.
• Los modelos RAG pueden integrarse rápida y fácilmente en las empresas y permiten a los chatbots de IA generar resultados utilizando datos en tiempo real.
• Los LLM potenciados por RAG utilizan citas al generar resultados, lo que permite a los empleados conectar con la fuente de información.
• Si quieres aprovechar la RAG para llevar a tu empresa al siguiente nivel, ¡echa un vistazo a TextCortex y a sus funciones de IA centradas en la empresa!

¿Qué son los Modelos GAR?

Los modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) son implementaciones que combinan grandes modelos lingüísticos con sistemas de recuperación. Los grandes modelos lingüísticos pueden generar resultados utilizando sólo datos de entrenamiento. Para superar esta limitación y permitir la generación de salida utilizando bases de conocimiento actualizadas en tiempo real, puedes integrar modelos RAG. Esto hace que la RAG sea especialmente valiosa en entornos empresariales dinámicos o específicos de un dominio. Con la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), puedes permitir que la herramienta de IA de tu empresa recupere datos de bases de conocimiento, nubes departamentales, documentos y otras herramientas.

¿Cómo funcionan los modelos GAR?

Los modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) utilizan un sistema de bucle de cuatro etapas para funcionar. La primera etapa de este sistema, la indexación, consiste en analizar la entrada del usuario y categorizar los datos relevantes en bases de datos conectadas. En esta etapa, los sistemas RAG no se centran únicamente en las palabras clave, sino que buscan basándose en el significado contextual de la entrada.

En la segunda fase, se escanean las fuentes de datos indexadas y se recuperan los datos a los que se refiere la consulta. El método de recuperación y las fuentes pueden variar en función del caso de uso, la calidad de las fuentes de datos o la configuración del agente de IA.

En la tercera fase, de aumento, el sistema GAR analiza la entrada del usuario y los datos recuperados, mejorando la indicación del usuario para el LLM. Así, al generar la salida LLM, el sistema GAR recibe orientación sobre cómo conciliar los datos recuperados con la entrada del usuario.

En la etapa final, la generación, el gran modelo lingüístico utiliza indicaciones mejoradas y datos recuperados para generar una respuesta. Gracias al RAG, el prompt incluye tanto los datos recuperados como la consulta del usuario, lo que da como resultado una salida más precisa e informativa.

Aplicaciones y casos de uso del GAR para empresas

Los modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) pueden ayudar a varios departamentos de una empresa, adaptándose a diversos flujos de trabajo y ayudando a los empleados a completar las tareas. Los casos de uso en los que toda empresa puede beneficiarse de los modelos RAG incluyen:

• Búsqueda y preguntas y respuestas: Los empleados pueden utilizar chatbots de IA en lugar de buscar manualmente en las bases de datos de la empresa.
• Atenciónal cliente: Los sistemas GAR son eficaces para responder a las preguntas de los clientes con rapidez y precisión.
• Ventas: Los empleados pueden utilizar las herramientas de IA potenciadas por RAG para revisar y resumir en tiempo real las especificaciones de los productos, las directrices de precios o los casos prácticos para acelerar el ciclo de ventas.
• Generación decontenidos: Desde la generación de contenidos para las redes sociales hasta las entradas de blog , las herramientas de IA potenciadas por RAG pueden crear contenidos genéricos.
• Analítica: Las herramientas de IA potenciadas por RAG pueden analizar documentos, entradas y salidas, y cambios mensuales para generar resúmenes e informes significativos.

¿Por qué los modelos RAG son importantes para las empresas?

Los modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) son especialmente adecuados para las empresas porque aceleran el acceso a información precisa. Debido a sus pautas de trabajo, las empresas necesitan transferir datos entre empleados o departamentos. Utilizar los sistemas tradicionales en la nube, a pesar de las mejoras de búsqueda y categorización, es un proceso tedioso y que lleva mucho tiempo. Sin embargo, los sistemas RAG son importantes para las empresas porque reducen este proceso a unos segundos y pueden generar resultados precisos. Exploremos otras ventajas de los modelos RAG para las empresas.

Integración

Integrar los modelos de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) en una empresa es un proceso fácil y sencillo. Si tu empresa ya utiliza sistemas de almacenamiento de datos como Notion, Google Drive y Microsoft OneDrive, sólo tienes que designar las bases de datos RAG como tus fuentes preferidas. Las herramientas de IA de tu empresa garantizarán entonces que todos tus empleados tengan un acceso rápido y fácil a la información.

Datos reales

A diferencia de los sistemas de ajuste de LLM, los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) trabajan con una base de conocimientos, no con un conjunto de datos específico. Esto permite a los LLM con RAG recuperar datos de las bases de conocimientos en tiempo real mientras generan resultados. Aunque tu base de conocimientos se haya actualizado hace tres segundos, los sistemas RAG añadirán los nuevos datos a la sección de generación de resultados. De este modo, puedes estar seguro de que las herramientas de IA de tu empresa siempre generan resultados actualizados y precisos.

Citas

Los grandes modelos lingüísticos basados en la Generación Aumentada de Recuperación (RAG) citarán el documento y la base de conocimientos de la que recuperaron la información al generar la salida. Puedes utilizar estas citas si necesitas revisar todo el documento o quieres modificarlo. Además, los LLM potenciados por RAG citan las fuentes de datos que utilizan en su salida, eliminando el riesgo de alucinación de la IA.

Actualizaciones sin esfuerzo

Como las bases de conocimiento que utiliza el sistema GAR se actualizan de forma independiente, ni tú ni tus empleados tenéis que actualizar manualmente el sistema GAR. Sólo tienes que implantar el sistema RAG en tu empresa una vez y ver cómo aprovecha la potencia de tus herramientas de IA. En otras palabras, el mantenimiento de los sistemas GAR es más fácil y menos costoso que el de otras herramientas.

Escalabilidad

No hay necesidad de actualizar o sustituir el sistema RAG a medida que crece tu empresa. Los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (GAR) pueden adaptarse a tu base de conocimientos y adaptarse al crecimiento de tu empresa. Esto te permite construir un sistema de herramientas de IA empresarial fiable y duradero.

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Puedes cargar manualmente tus datos y documentos en las bases de conocimiento TextCortex o conectar tus fuentes de conocimiento existentes, como Microsoft OneDrive, Google Drive y Notion , con un solo clic. Además, puedes organizar tus documentos y datos internos creando archivos de bases de conocimiento.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es un modelo GAR?

Un modelo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una mejora que permite a los grandes modelos lingüísticos utilizar fuentes de datos específicas al generar la salida. Los modelos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) mejoran el proceso de generación de salida de los LLM, lo que permite adaptarlos a casos de uso específicos.

¿Qué es un GAR empresarial?

Un sistema empresarial de generación aumentada de recuperación (GAR) es un modelo diseñado para satisfacer las necesidades específicas de empresas y compañías. Por ejemplo, TextCortex ofrece un sistema RAG mejorado y agentes de IA potenciados por RAG para satisfacer las necesidades de los usuarios empresariales.

¿Cuál es la finalidad de un GAR?

El objetivo de un sistema de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) es desarrollar grandes modelos lingüísticos y capacitarlos para generar resultados utilizando fuentes de datos específicas. El objetivo de los sistemas RAG es mejorar la colaboración dentro de las empresas, acelerar el acceso a la información y ahorrar tiempo.