Generación Aumentada de Recuperación (RAG): 7 Casos de Uso

La tecnología de inteligencia artificial ha adquirido características mucho más útiles y funcionales gracias a la implementación de la generación aumentada por recuperación (RAG). La generación aumentada por recuperación (RAG) es una mejora que ayuda a los LLM a generar resultados precisos y relevantes conectando grandes modelos lingüísticos con fuentes de conocimiento externas. Si tienes curiosidad por conocer los mejores casos de uso y ejemplos empresariales de la generación aumentada por recuperación (RAG), ¡te lo contamos todo!

En este artículo, exploraremos qué es la GAR y sus casos de uso en la vida real.

¿Preparado?

Vamos a sumergirnos.

TL; DR

• La generación aumentada por recuperación (RAG) permite a los grandes modelos lingüísticos generar resultados utilizando bases de conocimiento externas en lugar de datos entrenados.
• Los sistemas GAR analizan las entradas y transmiten toda la información relevante a grandes modelos lingüísticos.
• Puedes utilizar asistentes de IA de empresa como TextCortex para implantar sistemas de GAR en tu empresa.
• Puedes utilizar los sistemas RAG en diversas áreas, desde la atención al cliente y la generación de contenidos hasta las finanzas y la automatización del flujo de trabajo.
• Si necesitas un asistente de IA potenciado por RAG que se integre directamente en tu empresa y aumente la productividad de tus empleados, TextCortex es la solución para ti!

¿Qué es la Generación Mejorada por Recuperación (GRA)?

La generación aumentada por recuperación (RAG) es un complemento que permite a los grandes modelos lingüísticos utilizar fuentes de datos externas para generar resultados además de sus datos entrenados. En lugar de basarse únicamente en datos de entrenamiento estáticos, los sistemas RAG recuperan información relevante de bases de conocimiento externas en tiempo real. Esto significa que si se añade nueva información a la fuente de datos utilizada por el sistema RAG, los LLM pueden generar salida utilizando la información más actual.

¿Cómo funciona la generación aumentada por recuperación (GRA)?

Cuando un empleado o usuario envía una consulta, el sistema RAG la codifica en un vector utilizando un modelo de incrustación. RAG busca la consulta vectorizada en sus bases de conocimiento externas basándose en la similitud semántica. A continuación, la información encontrada se agrega, resume y reescribe para crear una respuesta significativa. Los sistemas RAG completan todo el proceso centrándose en el contexto de la consulta y no en las palabras clave.

La información relevante recogida por el GAR se clasifica por importancia y se pasa al modelo de lenguaje grande. Los modelos lingüísticos grandes generan una respuesta que contiene la información basándose en sus parámetros y diseño, y la entregan al usuario. Aunque todo este proceso dura unos segundos, genera un resultado exacto y preciso.

Importancia de los GAR

Los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (GDR) son un avance más importante para las empresas y organizaciones de lo que parece. En la era tecnológica actual, las empresas necesitan situar y racionalizar adecuadamente la gestión de datos y el acceso a la información interna para aumentar la eficacia. Los sistemas RAG son imprescindibles porque simplifican tanto la gestión de datos como el acceso a la información. Algunas de las ventajas de la GAR son las siguientes:

• Precisión mejorada
• Resultados personalizados
• Adaptabilidad en tiempo real
• Escalabilidad
• Ahorra tiempo
• Presupuesto asequible
• Análisis mejorados
• Mejora de la productividad

Implantar un sistema RAG

Hay cinco componentes principales que necesitas para implantar un sistema de generación aumentada por recuperación (GRA) en tu empresa:

• Base de conocimientos
• Modelos de incrustación
• Retriever y Ranker
• LLMs
• Infraestructura

En lugar de recopilar y combinar todos los componentes, es más rápido y eficaz utilizar herramientas de asistente de IA de empresa como TextCortex. Además de una base de conocimientos personalizable, TextCortex ofrece a los usuarios múltiples opciones de LLM, potentes modelos de incrustación, un recuperador y clasificador, y una interfaz fácil de usar.

Casos reales de utilización del GAR

Si tienes curiosidad por saber cómo pueden beneficiar a tu organización los sistemas RAG y quieres conocer sus usos, ¡te tenemos cubierto! Descubramos juntos casos reales de uso de la generación aumentada por recuperación (RAG).

Chatbot de Atención al Cliente

El sistema de generación aumentada por recuperación (RAG) permite a tus chatbots de IA de atención al cliente, que trabajan con grandes modelos lingüísticos, recuperar la información que utilizan para generar la salida directamente de la base de datos del centro de ayuda. Supón que no encuentra la información necesaria. En ese caso, puede generar rápidamente la información que el cliente necesita buscando en otras bases de datos de la empresa. Esto permite a los clientes acceder mucho más rápidamente a información precisa y correcta.

Utilizar RAG en tu chatbot de atención al cliente es clave para mejorar la satisfacción del cliente. Además, los chatbots de IA con RAG automatizan las tareas repetitivas y monótonas de tu departamento de atención al cliente, reduciendo su carga de trabajo y permitiéndoles centrarse en tareas más críticas.

Generación de contenidos 

El SEO y la redacción son tareas de apoyo esenciales para tu empresa, y al automatizar este proceso, puedes centrarte en otras tareas más fácilmente. La tecnología de generación aumentada por recuperación (RAG) puede generar resultados analizando datos internos, análisis de la competencia y datos de marketing para todas las tareas de redacción, desde las descripciones de productos hasta la generación depost blog . Esto ahorra tiempo y te permite producir resultados precisos y optimizados para los motores de búsqueda.

Resumen

Si no tienes tiempo de revisar toda la documentación de la empresa sobre un tema y necesitas resúmenes separados para cada documento, las herramientas de IA potenciadas por RAG serán tu herramienta definitiva. Las herramientas de IA potenciadas por RAG pueden analizar los datos de tu empresa, resumir todos los documentos sobre tu tema de entrada, realizar un metaanálisis y generar ideas para ti.

Mejor búsqueda de información

Los grandes modelos lingüísticos potenciados por la generación aumentada por recuperación (RAG) pueden hacer que tus empleados encuentren mucho más rápido la información que buscan. Las herramientas de IA con RAG pueden escanear toda la base de datos de la empresa y mostrar la información y los documentos que buscan los empleados en cuestión de segundos. Esto mejora la incorporación, reduce el tiempo dedicado a buscar información y aumenta la productividad en todos los departamentos.

Finanzas

Tanto si quieres automatizar todas las tareas financieras, desde el historial de transacciones hasta el pago de facturas, como si simplemente quieres aligerar la carga de trabajo de tu departamento financiero, los asistentes de IA potenciados por RAG están diseñados para ti. Además, con asistentes de IA de la empresa como TextCortex, que puede convertir números e información en imágenes en texto preciso, puedes agilizar todo el proceso y evitar errores financieros.

Automatización del flujo de trabajo

Los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG), integrados con tu agente de IA, son eficaces para automatizar tareas repetitivas y monótonas en cualquier departamento. Por ejemplo, puedes automatizar las tareas de respuesta al correo electrónico de tu departamento de atención al cliente con agentes de IA potenciados por RAG. Esto permite a tus empleados dedicar menos tiempo a las tareas estándar y centrarse en los aspectos críticos del departamento.

Integrations terceros

Si tienes un asistente de IA como TextCortex , que se integra con aplicaciones de terceros y ofrece un sistema de generación aumentada de recuperación (RAG), puedes integrarlo en tu flujo de trabajo sin cambiar ninguno de tus documentos. Los asistentes de IA de empresas como TextCortex pueden integrarse con Notion, Google Docs, Slack, navegadores y aplicaciones de correo electrónico para mejorar tu organización.

TextCortex - Aprovecha el GAR en tu empresa

Si necesitas un asistente de IA que ofrezca una potente GAR, agentes de IA y automatización, entonces TextCortex es para ti. TextCortex se desarrolló para satisfacer las necesidades de los usuarios empresariales, como la gestión del conocimiento, la automatización del flujo de trabajo, la creación de contenidos, la documentación, el intercambio de conocimientos y el análisis de datos. 

Vamos a desglosarlo.

Sin fisuras Integrations

TextCortex ofrece integrations con más de 30.000 sitios web y aplicaciones, como Gmail, Google Docs, Pages, Notion y Slack, para estar con sus usuarios en cualquier momento y lugar. Con TextCortex, puedes seguir trabajando sin tener que cambiar de pestaña, ahorrando así tiempo y energía. En otras palabras, TextCortex pretende proporcionarte la mejor experiencia adaptándose a tu estilo, ritmo y necesidades de trabajo.

TextCortex Bases de conocimiento

TextCortex ofrece bases de conocimiento para usuarios individuales y de equipo, donde pueden almacenar todos sus datos internos y utilizarlos con diversas funciones de IA. Con nuestras bases de conocimiento, puedes organizar, compartir y analizar tus datos internos, utilizarlos para generar ideas y emplearlos para crear nuevos conocimientos. Al integrar las bases de conocimiento TextCortex en tu empresa, puedes proporcionar a tus empleados acceso a la información en un formato conversacional mediante consultas sencillas.

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.

Automatización del flujo de trabajo TextCortex

TextCortex ofrece automatización de tareas repetitivas y monótonas a todos sus usuarios, incluidas las empresas. Con los agentes de IA de TextCortex , puedes automatizar cualquier flujo de trabajo repetitivo de tu empresa y ¡ahorrar tiempo! El agente de IA TextCortex funciona integrado con tu base de conocimientos y puede completar tareas utilizando tus datos internos. Por ejemplo, con la función de agente de IA de TextCortex , puedes crear un asistente que automatice las tareas del gestor de RRHH y te ayude a ahorrar tiempo.

Asistencia para la redacción

Si necesitas crear documentos con frecuencia o quieres que tus documentos empresariales sean convincentes, contextuales, estén bien organizados y no contengan errores,la asistencia de redacción TextCortex está diseñada para ti. Nuestra asistencia de redacción estabiliza la voz de tu marca y garantiza la coherencia en todos tus documentos escritos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un caso de uso RAG?

Puedes aumentar la productividad y aliviar la carga de trabajo de tus empleados utilizando el sistema de generación aumentada por recuperación (RAG). Los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) permiten que los grandes modelos lingüísticos que utilizas en tu empresa generen resultados escaneando todas las bases de datos de la empresa.

¿Para qué se puede utilizar un GAR?

Los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) permiten que los grandes modelos lingüísticos utilicen bases de datos internas y externas para generar resultados. Algunos de los casos de uso más populares de la RAG son:

• Chatbots de atención al cliente
• Generación de contenidos
• Resumen
• Finanzas
• Automatización del flujo de trabajo
• Búsqueda de información

¿Dónde se puede utilizar el GAR?

Los sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG) pueden utilizarse en una amplia gama de organizaciones, desde empresas de nueva creación hasta corporaciones. Los sistemas RAG son eficaces en todos los departamentos, desde el financiero al de atención al cliente, aliviando la carga de trabajo y garantizando que los empleados puedan acceder rápidamente a la información que necesitan.