Puesta a punto RAG vs. LLM: ¿Qué es mejor para tu empresa?

Cuando te planteas la implantación de herramientas de IA en tu organización, te enfrentas a dos opciones: la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste de grandes modelos lingüísticos (LLM). Aunque ambas opciones tienen sus ventajas e inconvenientes, la clave está en elegir la que mejor se adapte a las necesidades de tu organización. Si te cuesta decidirte entre la generación de recuperación aumentada (RAG) y el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes y buscas respuestas, ¡nosotros te ayudamos!

En este artículo, exploraremos las diferencias entre la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste fino LLM.

¿Preparado?

Vamos a sumergirnos.

TL; DR

• RAG permite a los grandes modelos lingüísticos generar resultados utilizando bases de conocimiento específicas.
• El ajuste fino LLM te permite manipular y personalizar los datos de entrenamiento de grandes modelos lingüísticos.
• El ajuste fino RAG y LLM tienen casos de uso y ventajas diferentes.
• Puedes integrar simultáneamente en tu empresa los métodos de ajuste RAG y LLM.
• Si buscas un asistente de IA para empresas que ofrezca tanto RAG como LLM de ajuste fino, TextCortex está diseñado para ti.

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

Los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) permiten a los grandes modelos lingüísticos generar resultados utilizando bases de datos específicas, en lugar de depender de los datos existentes o de los datos de Internet. Por ejemplo, un LLM típico utiliza datos de entrenamiento y, si están disponibles, datos de Internet para generar la salida. En cambio, los grandes modelos lingüísticos basados en RAG utilizan fuentes de datos específicas especificadas por el usuario para generar los resultados.

Casos de uso del GAR

Implementando sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) en los grandes modelos lingüísticos que ya utilizas en tu empresa, puedes empezar a utilizarlos en diversas áreas. Por ejemplo, puedes utilizar chatbots de IA con RAG para ayudar a tus empleados a acceder rápidamente a la información o los documentos que buscan. Otro caso de uso es mejorar la satisfacción del cliente integrando los sistemas RAG en un chatbot de IA de atención al cliente. Algunos de los casos de uso de RAG más populares son:

• Búsqueda de información
• Chatbot de Atención al Cliente
• Análisis financiero
• Resumir y clasificar
• Analítica
• Gestión del conocimiento

Ventajas del GAR

Los chatbots de IA basados en la generación aumentada por recuperación (RAG) ofrecen numerosas ventajas tanto a los empleados como a los clientes. Los empleados pueden aumentar la productividad automatizando las tareas repetitivas con los chatbots de IA con RAG. Además, los empleados pueden ahorrar tiempo y aumentar la colaboración facilitando el intercambio de conocimientos entre departamentos con los chatbots de IA con RAG. Los chatbots de atención al cliente con tecnología GAR pueden generar rápidamente respuestas precisas y correctas a las preguntas de los clientes, aumentando su fidelidad y satisfacción.

¿Qué es el ajuste fino LLM?

El ajuste fino de los grandes modelos lingüísticos implica entrenar un modelo básico con conjuntos de datos específicos del dominio y construir un LLM personalizado. El objetivo del ajuste fino del LLM es garantizar que el modelo comprenda los matices, el contexto y los patrones lingüísticos de la empresa y genere resultados basados en esta información. Si los datos de tu empresa son estáticos y vas a utilizar los mismos datos durante mucho tiempo, el ajuste fino del LLM es una buena opción.

Casos prácticos de ajuste de LLM

El ajuste fino LLM es una solución eficaz en áreas en las que se utilizan datos estáticos y los datos permanecen constantes o cambian raramente, como las fuerzas de seguridad. Por ejemplo, si tienes una organización con conjuntos de datos probados y estables, como la sanidad, puedes utilizar el ajuste fino LLM para responder a las consultas de los clientes. Los casos de uso en los que el ajuste fino LLM es eficaz incluyen:

• Sanidad
• Finanzas
• Legal
• Entrenador personal
• Socio de aprendizaje de idiomas

Ventajas del perfeccionamiento LLM

Los grandes modelos lingüísticos perfeccionados utilizan fuentes de datos específicas para informar sus resultados. La mayor ventaja de esto es que las empresas con datos estáticos siempre pueden proporcionar información exacta y precisa a sus empleados y clientes. Los chatbots de IA ajustados garantizan la coherencia de sus resultados, lo que aumenta su fiabilidad. Los LLM afinados también son útiles para tareas como el resumen, la clasificación, la detección de errores y las preguntas y respuestas.

Ajuste fino RAG vs LLM: Comparación

Aunque la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste fino LLM pueden parecer similares a primera vista en cuanto a función y ventajas, tienen diferencias y ventajas claras. ¡Descubramos juntos las diferencias entre RAG y LLM!

Tipo de datos

El LLM de ajuste fino utiliza datos estáticos y no es adecuado para tareas que requieren actualizaciones constantes de la información. Mientras que el ajuste fino del LLM permite a los usuarios generar continuamente salidas con datos específicos, los LLM potenciados por RAG proporcionan salidas que utilizan datos cambiantes y actualizados en sus bases de conocimiento. Si tu organización tiene datos estáticos, el ajuste fino de LLM puede ser suficiente, mientras que si tu organización tiene tareas que cambian constantemente, como el marketing y el SEO, RAG es una opción mejor.

Proceso de configuración

Implementar sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG) en grandes modelos lingüísticos no requiere conocimientos avanzados de codificación ni mucho tiempo. En cambio, afinar un LLM requiere conocimientos de aprendizaje automático y el tiempo que se tarda en afinar el LLM.

Diversidad de uso

Puedes utilizar grandes modelos lingüísticos potenciados por la generación aumentada por recuperación (GAR) para automatizar cualquier tarea relacionada con tu empresa o para ayudarte a completar tareas. Los LLM potenciados por RAG te ayudan en cualquier proyecto de la empresa y pueden generar resultados utilizando todos los datos de la empresa. Por otro lado, los LLM afinados ofrecen un uso limitado, ya que sólo utilizan los conjuntos de datos específicos en los que fueron entrenados.

Escalabilidad

Los sistemas GAR ofrecen actualizaciones flexibles y rápidas porque analizan continuamente las bases de conocimientos y generan resultados. Sin embargo, una vez que hayas afinado un LLM, tendrás que volver a afinarlo si quieres añadir nueva información. Dependiendo de la complejidad de la información que añadas, afinar un LLM puede ser un proceso largo y difícil.

Casos prácticos básicos

Como la generación aumentada por recuperación (RAG) es compatible con datos en constante cambio, es eficaz para tareas y departamentos con gran entrada y salida de datos. Puedes utilizar LLMs con RAG para tareas como la gestión del conocimiento, chatbots, respuestas en tiempo real y búsqueda de información. 

Por otra parte, el ajuste fino LLM es más adecuado para tareas que implican datos estáticos. Puedes utilizar el método de ajuste fino LLM para tareas como la clasificación, el resumen y la generación de resultados estructurados.

¿Puedes aprovechar tanto la RAG como el ajuste del LLM?

Sí, puedes combinar en tu empresa tanto el ajuste fino del GAR como el del LLM. Afinando el gran modelo lingüístico que utilizarás en tu empresa, puedes asegurarte de que tenga una base sólida y comprenda plenamente las políticas de tu empresa. Luego, implementando el GAR en el LLM de tu empresa, podrás generar resultados con datos en tiempo real y automatizar tus tareas. Muchos asistentes de IA para empresas, como TextCortex, pretenden maximizar la eficiencia de las organizaciones ofreciendo tanto un LLM afinado como un potente RAG agéntico.

TextCortex: Aprovecha el ajuste fino de RAG y LLM

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Descubramos las funciones y herramientas que ofrece TextCortex.

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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

¿Cuál es la diferencia entre LLM y RAG?

LLM (Modelo de Lenguaje Grande) es una de las tecnologías que utiliza una herramienta de IA para generar salidas textuales y comprender entradas. RAG es una implementación que permite a un gran modelo lingüístico recuperar de bases de datos específicas la información que utiliza para generar la salida.

¿Hay algo mejor que el GAR?

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una tecnología que especifica la base de datos que utilizan los grandes modelos lingüísticos para generar resultados. La RAG agéntica es una implementación que puede realizar tareas más complejas y buscar simultáneamente en varias bases de datos.

¿Cuál es la diferencia entre RAG y ajuste fino?

Cuando implementas la generación aumentada por recuperación (RAG) en un modelo lingüístico grande, el LLM siempre empieza utilizando tu base de conocimientos actualizada para generar la salida. Cuando ajustas un LLM, lo entrenas con datos estáticos y lo construyes para un fin específico.