RAG avanzada: arquitectura, tecnología, aplicaciones y perspectivas de desarrollo

La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) es una técnica avanzada que mejora las capacidades generativas de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) mediante la integración de fuentes de conocimiento externas. Los LLM se entrenan en grandes conjuntos de datos, con miles de millones de parámetros, y son capaces de realizar una amplia gama de tareas, como responder preguntas, traducción lingüística y completar textos.Los RAG van un paso más allá al hacer referencia a bases de conocimiento autorizadas y específicas del dominio para mejorar la relevancia, precisión y utilidad del contenido generado sin necesidad de volver a entrenar el modelo. Las GAR van un paso más allá al referenciar bases de conocimiento autorizadas y específicas del dominio para mejorar la relevancia, precisión y utilidad de los contenidos generados sin necesidad de volver a entrenar el modelo. Este enfoque rentable y eficaz es ideal para las empresas que desean optimizar sus sistemas de IA.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) desempeñan un papel clave en el impulso de los chatbots inteligentes y otras aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Mediante un entrenamiento exhaustivo, intentan ofrecer respuestas precisas en diversos contextos. Sin embargo, los propios LLM presentan algunas deficiencias y se enfrentan a múltiples retos:

El GAR aborda estos problemas proporcionando al LLM una fuente externa de datos fidedignos para mejorar la precisión y la naturaleza en tiempo real de las respuestas del modelo. Los siguientes puntos explican por qué el GAR es tan importante para el desarrollo del LLM:

RAG (Retrieval Augmented Generation) permite a LLM generar respuestas más precisas, contextualizadas y en tiempo real mediante la integración con bases de conocimiento externas. Esto es vital para las organizaciones que dependen de la IA, desde el servicio de atención al cliente hasta el análisis de datos, RAG no solo mejora la eficiencia, sino que también aumenta la confianza de los usuarios en los sistemas de IA.

La RAG ingenua es el método más básico de generación de mejoras de recuperación. Su principio es sencillo: el sistema extrae fragmentos de información relevantes de la base de conocimientos a partir de la consulta del usuario y, a continuación, utiliza estos fragmentos de información como contexto para generar la respuesta mediante el modelado del lenguaje.

Características:

La GAR avanzada se basa en la GAR ingenua y utiliza técnicas más avanzadas para mejorar la precisión de la recuperación y la relevancia contextual. Supera algunas de las limitaciones de la GAR ingenua combinando mecanismos avanzados para procesar y utilizar mejor la información contextual.

Características:

La GAR modular es la arquitectura de GAR más flexible y personalizable. Desglosa el proceso de recuperación y generación en módulos independientes, lo que permite optimizarlo y sustituirlo en función de las necesidades de aplicaciones específicas.

Características:

Comprender estos tipos y características es fundamental para seleccionar y aplicar la arquitectura GAR más adecuada.

El marco RAG subyacente es un primer intento de combinar recuperación y generación para la PNL. Aunque este planteamiento es innovador, sigue presentando algunas limitaciones:

A medida que la tecnología ha ido evolucionando, han aparecido soluciones más sofisticadas para subsanar las deficiencias de los sistemas básicos de GAR. Los sistemas avanzados de GAR superan estos retos de varias maneras:

Mejoras avanzadas del sistema RAG en los componentes

La evolución de la GAR básica a la avanzada significa que el sistema consigue mejoras significativas en cada uno de los cuatro componentes clave: almacenamiento, recuperación, mejora y generación.

La evolución de la GAR básica a la avanzada supone un importante salto adelante. Al utilizar técnicas de recuperación sofisticadas, una mayor integración contextual y mecanismos de aprendizaje dinámico, los sistemas de GAR avanzados proporcionan un enfoque más preciso y consciente del contexto para la recuperación y generación de información. Este avance mejora la calidad de las interacciones de la IA y sienta las bases de una comunicación más refinada y eficaz.

Un sistema avanzado de Generación de Aumento de la Recuperación (RAG) requiere múltiples componentes básicos que trabajen juntos para garantizar la eficiencia y eficacia del sistema. Estos componentes abarcan la gestión de datos, el procesamiento de las entradas de los usuarios, la recuperación y generación de información y la mejora continua del rendimiento del sistema. A continuación se presenta un desglose detallado de estos componentes clave:

La base de un sistema GAR avanzado es la preparación y gestión de los datos, que implica una serie de componentes clave:

El módulo de procesamiento de entradas de usuario desempeña un papel fundamental para garantizar que el sistema pueda gestionar las consultas de forma eficaz:

El sistema de recuperación de información es el núcleo de la arquitectura GAR y se encarga de recuperar la información más relevante a partir de un índice de datos preprocesados:

Cuando se recupera información relevante, el sistema debe generar una respuesta coherente y contextualmente pertinente:

Los sistemas GAR avanzados deben ser capaces de autoaprendizaje y mejora, y los mecanismos de retroalimentación son esenciales para la optimización continua:

Para que un sistema GAR avanzado funcione mejor en un entorno organizativo, es esencial una integración perfecta con los sistemas existentes:

La seguridad y el cumplimiento son especialmente importantes debido a la sensibilidad de los datos empresariales:

Los sistemas RAG de clase empresarial deben ser escalables y capaces de mantener un buen rendimiento bajo cargas elevadas:

Los sistemas avanzados de GAR también deben disponer de sólidas capacidades de análisis e información:

Los sistemas GAR avanzados a nivel empresarial representan una combinación de tecnología de IA de vanguardia, mecanismos sólidos de procesamiento de datos, infraestructura segura y escalable, y capacidades de integración sin fisuras. Mediante la combinación de estos elementos, las organizaciones son capaces de construir sistemas GAR que pueden recuperar y generar información de manera eficiente, al tiempo que son una parte fundamental del sistema tecnológico de la empresa. Estos sistemas no sólo aportan un importante valor empresarial, sino que también mejoran los procesos de toma de decisiones y aumentan la eficacia operativa general.

La indexación es un proceso clave que mejora la precisión y eficacia de los sistemas de grandes modelos lingüísticos (LLM). La indexación es algo más que el simple almacenamiento de datos; implica la organización y optimización sistemáticas de los datos para garantizar que la información sea de fácil acceso y comprensión, al tiempo que se mantiene un contexto importante. Una indexación eficaz ayuda a recuperar los datos con precisión y eficacia, lo que permite a los LLM ofrecer respuestas pertinentes y precisas. Algunas de las técnicas utilizadas en el proceso de indexación son:

Técnica 1: Optimización de bloques de texto mediante la optimización de bloques
El objetivo de la optimización de bloques es ajustar el tamaño y la estructura de los bloques de texto para que no sean ni demasiado grandes ni demasiado pequeños, manteniendo el contexto y mejorando así la recuperación.

Técnica 2: Conversión de texto en vectores mediante modelos de incrustación avanzados

Una vez creados los bloques de texto, el siguiente paso es convertirlos en representaciones vectoriales. Este proceso transforma el texto en vectores numéricos que captan su significado semántico. Modelos como BGE-large o la familia de incrustación E5 son eficaces para representar los matices del texto. Estas representaciones vectoriales son cruciales en la posterior recuperación y correspondencia semántica.

Técnica 3: Mejora de la concordancia semántica mediante la integración del ajuste fino
El objetivo del ajuste fino de la incrustación es mejorar la comprensión semántica de los datos indexados por parte del modelo de incrustación, mejorando así la precisión de la correspondencia entre la información recuperada y la consulta del usuario.

Técnica 4: Mejorar la eficacia de la búsqueda mediante representaciones múltiples
Las técnicas de multirrepresentación convierten los documentos en unidades de recuperación ligeras, como los resúmenes, para acelerar el proceso de recuperación y mejorar la precisión cuando se trabaja con documentos de gran tamaño.

Técnica 5: Utilización de índices jerárquicos para organizar los datos
La indexación jerárquica mejora la recuperación al estructurar los datos en varios niveles, de detallados a generales, mediante modelos como RAPTOR, que proporcionan información contextual amplia y precisa.

Técnica 6: Mejora de la recuperación de datos mediante la incorporación de metadatos
Las técnicas de adición de metadatos añaden información adicional a cada bloque de datos para mejorar las capacidades de análisis y clasificación, haciendo que la recuperación de datos sea más sistemática y contextual.

El objetivo de la transformación de consultas es optimizar la entrada de datos del usuario y mejorar la calidad de la recuperación de información. Mediante el uso de LLM, el proceso de transformación puede hacer que las consultas complejas o ambiguas sean más claras y específicas, mejorando así la eficacia y precisión de la búsqueda.

Técnica 1: Uso de HyDE (incrustación hipotética de documentos) para mejorar la claridad de las consultas
HyDE mejora la pertinencia y precisión de la recuperación de información generando datos de hipótesis para aumentar la similitud semántica entre las preguntas y el contenido de referencia.

Técnica 2: Simplificar las consultas complejas con consultas en varios pasos
Las consultas en varios pasos dividen las preguntas complejas en subpreguntas más sencillas, recuperan las respuestas a cada subpregunta por separado y agregan los resultados para ofrecer una respuesta más precisa y completa.

Técnica 3: Mejorar el contexto con pistas de retroceso
La técnica de backtracking hinting genera una consulta general más amplia a partir de la compleja consulta original, de forma que el contexto ayuda a proporcionar una base para la consulta específica, mejorando la respuesta final al combinar los resultados de la consulta original y la más amplia.

Técnica 4: Mejora de la recuperación mediante la reescritura de consultas
La técnica de reescritura de consultas utiliza el LLM para reformular la consulta inicial con el fin de mejorar la recuperación. Tanto LangChain como LlamaIndex utilizan esta técnica, y LlamaIndex proporciona una implementación especialmente potente que mejora drásticamente la recuperación.

La función del enrutamiento de consultas es optimizar el proceso de recuperación enviando la consulta a la fuente de datos más adecuada en función de las características de la consulta, garantizando que cada consulta sea tratada por el componente del sistema más apropiado.

Técnica 1: Enrutamiento lógico
El enrutamiento lógico optimiza la recuperación analizando la estructura de la consulta para seleccionar la fuente de datos o el índice más adecuados. Este enfoque garantiza que la consulta sea procesada por la fuente de datos más adecuada para proporcionar una respuesta precisa.

Tecnología 2: Enrutamiento semántico
El enrutamiento semántico dirige la consulta a la fuente de datos o índice correctos analizando el significado semántico de la consulta. Mejora la precisión de la recuperación al comprender el contexto y el significado de la consulta, especialmente en el caso de cuestiones complejas o matizadas.

La optimización previa a la recuperación mejora la calidad y la capacidad de recuperación de la información en un índice de datos o una base de conocimientos. Los métodos específicos de optimización varían en función de la naturaleza, la fuente y el tamaño de los datos. Por ejemplo, aumentar la densidad de la información puede generar respuestas más precisas con menos tokens, lo que mejora la experiencia del usuario y reduce costes. Sin embargo, los métodos de optimización que funcionan para un sistema pueden no funcionar para otros. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) ofrecen herramientas para probar y ajustar estas optimizaciones, lo que permite adoptar enfoques a medida para mejorar la recuperación en distintos dominios y aplicaciones.

Técnica 1: Utilizar los LLM para aumentar la densidad de información
Un paso fundamental para optimizar un sistema GAR es mejorar la calidad de los datos antes de indexarlos. La utilización de LLM para la limpieza, el etiquetado y el resumen de datos permite aumentar la densidad de la información y obtener resultados más precisos y eficaces en el tratamiento de datos.

Técnica 2: Búsqueda en índices jerárquicos
Las búsquedas de indexación jerárquica simplifican el proceso de búsqueda creando resúmenes de documentos como primera capa de filtros. Este enfoque multicapa garantiza que en la fase de búsqueda sólo se tengan en cuenta los datos más relevantes, lo que mejora la eficacia y la precisión de la búsqueda.

Técnica 3: Mejorar la simetría de la búsqueda mediante parejas hipotéticas de preguntas y respuestas
Para abordar la asimetría entre consultas y documentos, esta técnica utiliza LLM para generar pares hipotéticos de preguntas y respuestas a partir de documentos. Al integrar estos pares de preguntas y respuestas en la recuperación, el sistema puede ajustarse mejor a la consulta del usuario, mejorando así la similitud semántica y reduciendo los errores de recuperación.

Técnica 4: Desduplicación con LLMs
La información duplicada puede ser tanto beneficiosa como perjudicial para un sistema GAR. El uso de LLM para desduplicar bloques de datos optimiza la indexación de datos, reduce el ruido y aumenta la probabilidad de generar respuestas precisas.

Técnica 5: Probar y optimizar las estrategias de fragmentación
Una estrategia de fragmentación eficaz es fundamental para la recuperación. Realizando pruebas A/B con diferentes tamaños de trozos y proporciones de solapamiento, se puede encontrar el equilibrio óptimo para un caso de uso concreto. Esto ayuda a mantener un contexto suficiente sin dispersar o diluir demasiado la información relevante.

Técnica 6: Utilizar una ventana deslizante Índice
La indexación por ventanas deslizantes garantiza que no se pierda información contextual importante entre segmentos al solapar bloques de datos durante el proceso de indexación. Este enfoque mantiene la continuidad de los datos y mejora la relevancia y precisión de la información recuperada.

Técnica 7: Aumentar la granularidad de los datos
La mejora de la granularidad de los datos se consigue principalmente aplicando técnicas de limpieza de datos para eliminar la información irrelevante y conservar en el índice sólo el contenido más preciso y actualizado. Esto mejora la calidad de la recuperación y garantiza que sólo se tenga en cuenta la información pertinente.

Técnica 8: Añadir metadatos
Añadir metadatos, como la fecha, el propósito o la sección, puede aumentar la precisión de la búsqueda, permitiendo al sistema centrarse más eficazmente en los datos más relevantes y mejorar la búsqueda global.

Técnica 9: Optimizar la estructura de los índices
La optimización de la estructura de indexación implica cambiar el tamaño de los fragmentos y emplear múltiples estrategias de indexación, como la recuperación por ventanas de frases, para mejorar la forma en que se almacenan y recuperan los datos. Al incluir frases individuales y mantener al mismo tiempo una ventana contextual, este enfoque permite una recuperación más rica y precisa desde el punto de vista contextual durante la inferencia.

En la fase de recuperación, el sistema recopila la información necesaria para responder a la consulta del usuario. La tecnología de búsqueda avanzada garantiza que el contenido recuperado sea exhaustivo y contextualmente completo, sentando una base sólida para los pasos de procesamiento posteriores.

Técnica 1: Optimización de las consultas de búsqueda con LLM
Los LLM optimizan la consulta del usuario para que se ajuste mejor a los requisitos del sistema de búsqueda, tanto si se trata de una búsqueda simple como de una consulta de diálogo compleja. Esta optimización garantiza que el proceso de búsqueda sea más específico y eficaz.

Técnica 2: Corregir la asimetría consulta-documento con HyDE
Al generar documentos de respuesta hipotéticos, la técnica HyDE mejora la similitud semántica en la recuperación y resuelve la asimetría entre consultas cortas y documentos largos.

TÉCNICA 3: Implantación del encaminamiento de consultas o modelización de decisiones RAG
En los sistemas que utilizan múltiples fuentes de datos, el enrutamiento de las consultas optimiza la eficacia de la recuperación al dirigir las búsquedas a la base de datos adecuada.El modelo de decisión RAG optimiza aún más este proceso al determinar cuándo es necesaria una recuperación para ahorrar recursos cuando el modelo de lenguaje amplio puede responder de forma independiente.

Técnica 4: Exploración en profundidad con buscadores recursivos
Un buscador recursivo realiza más consultas basándose en el resultado anterior y es adecuado para explorar datos relevantes en profundidad y obtener información detallada o exhaustiva.

Técnica 5: Optimización de la selección de fuentes de datos con recuperadores de rutas
El Routing Retriever utiliza LLM para seleccionar dinámicamente la fuente de datos o la herramienta de consulta más adecuada para mejorar la eficacia del proceso de recuperación en función del contexto de la consulta.

Técnica 6: Generación automática de consultas con recuperadores automáticos
El Auto-Retriever utiliza el LLM para generar automáticamente filtros de metadatos o sentencias de consulta, simplificando así el proceso de consulta de la base de datos y optimizando la recuperación de información.

Técnica 7: Combinación de resultados mediante un buscador de fusión
El Fusion Retriever combina los resultados de varias consultas e índices para ofrecer una visión completa y no duplicada de la información, lo que garantiza una búsqueda exhaustiva.

Técnica 8: Agregación de contextos de datos con buscadores de autofusión
El recuperador Auto Merge combina varios segmentos de datos en un único contexto unificado, lo que mejora la pertinencia y exhaustividad de la información al integrar contextos más pequeños.

Técnica 9: Ajuste del modelo de incrustación
El ajuste del modelo de incrustación para hacerlo más específico del dominio mejora la capacidad de manejar terminología especializada. Este enfoque aumenta la pertinencia y precisión de la información recuperada al alinear mejor el contenido específico del dominio.

Técnica 10: Aplicación de la incrustación dinámica
Las incrustaciones dinámicas van más allá de las representaciones estáticas al adaptar los vectores de palabras al contexto, lo que proporciona una comprensión más matizada de la lengua. Este enfoque, como el modelo embeddings-ada-02 de OpenAI, capta los significados contextuales con mayor precisión y, por tanto, proporciona resultados de recuperación más exactos.

Técnica 11: Utilizar la búsqueda híbrida
La búsqueda híbrida combina la búsqueda vectorial con la concordancia tradicional de palabras clave, lo que permite tanto la similitud semántica como el reconocimiento preciso de términos. Este enfoque es especialmente eficaz en situaciones en las que se requiere un reconocimiento preciso de los términos, lo que garantiza una recuperación completa y precisa.

Una vez adquiridos los contenidos pertinentes, la fase posterior a la recuperación se centra en cómo reunirlos de forma eficaz. Este paso consiste en proporcionar información contextual precisa y concisa al Modelo de Lenguaje Amplio (LLM), garantizando que el sistema disponga de todos los detalles necesarios para generar respuestas coherentes y precisas. La calidad de esta integración determina directamente la pertinencia y claridad del resultado final.

Técnica 1: Optimización de los resultados de búsqueda mediante reordenación
Tras la recuperación, el modelo de reordenación reorganiza los resultados de la búsqueda para situar los documentos más relevantes más cerca de la consulta, mejorando así la calidad de la información proporcionada al LLM y, en consecuencia, la generación de la respuesta final. La reordenación no sólo reduce el número de documentos que hay que proporcionar al LLM, sino que también actúa como filtro para mejorar la precisión del procesamiento lingüístico.

Técnica 2: Optimización de los resultados de búsqueda mediante compresión con sugerencias contextuales
LLM puede filtrar y comprimir la información recuperada antes de generar el mensaje final. La compresión ayuda a LLM a centrarse más en la información crítica reduciendo la información de fondo redundante y eliminando el ruido extraño. Esta optimización mejora la calidad de la respuesta, centrándola en los detalles importantes. Los marcos como LLMLingua mejoran aún más este proceso al eliminar los tokens superfluos, lo que hace que las instrucciones sean más concisas y eficaces.

Técnica 3: Puntuación y filtrado de los documentos recuperados mediante la corrección de las GAR
Antes de introducir el contenido en el LLM, es necesario seleccionar y filtrar los documentos para eliminar los irrelevantes o menos precisos. Esta técnica garantiza que sólo se utilice información relevante y de alta calidad, mejorando así la precisión y fiabilidad de la respuesta. El GAR correctivo utiliza un modelo como T5-Large para evaluar la relevancia de los documentos recuperados y filtra los que están por debajo de un umbral preestablecido, garantizando que sólo la información valiosa participe en la generación de la respuesta final.

Durante la fase de generación, la información recuperada se evalúa y reordena para identificar el contenido más importante. La tecnología avanzada en esta fase consiste en seleccionar aquellos detalles clave que aumentan la relevancia y fiabilidad de la respuesta. Este proceso garantiza que el contenido generado no sólo responda a la consulta, sino que además se apoye en los datos recuperados de forma significativa.

Técnica 1: Reducir el ruido con consejos sobre la cadena de pensamiento
Las indicaciones de cadena de pensamiento ayudan a LLM a tratar la información de fondo ruidosa o irrelevante, aumentando la probabilidad de generar una respuesta precisa incluso si hay interferencias en los datos.

TÉCNICA 2: Auto-reflexión del sistema a través de la auto-RAG
El auto-RAG consiste en entrenar al modelo para que utilice fichas reflexivas durante la generación, de modo que pueda evaluar y mejorar su propio resultado en tiempo real, eligiendo la mejor respuesta en función de la facticidad y la calidad.

Técnica 3: Ignorar los fondos extraños mediante el ajuste fino
El sistema RAG se ajustó específicamente para mejorar la capacidad del LLM de ignorar antecedentes extraños, garantizando que sólo la información relevante influya en la respuesta final.

Técnica 4: Mejora de la robustez del LLM frente a antecedentes irrelevantes con razonamiento en lenguaje natural
La integración de modelos de inferencia en lenguaje natural (NLI) ayuda a filtrar la información contextual irrelevante comparando el contexto recuperado con la respuesta generada, lo que garantiza que sólo la información relevante influya en el resultado final.

Técnica 5: Control de la recuperación de datos con FLARE
FLARE (Flexible Language Modelling Adaptation for Retrieval Enhancement) es un enfoque basado en la ingeniería de pistas que garantiza que LLM recupera datos sólo cuando es necesario. Adapta continuamente la consulta y busca palabras clave de baja probabilidad que activen la recuperación de documentos relevantes para mejorar la precisión de la respuesta.

Técnica 6: Mejora de la calidad de la respuesta con ITER-RETGEN
ITER-RETGEN (Recuperación-Generación Iterativa) mejora la calidad de la respuesta ejecutando iterativamente el proceso de generación. Cada iteración utiliza el resultado anterior como contexto para recuperar más información relevante, mejorando así continuamente la calidad y pertinencia de la respuesta final.

Técnica 7: Aclarar los problemas mediante el árbol de aclaraciones (TdC)
ToC genera recursivamente preguntas específicas para aclarar ambigüedades en la consulta inicial. Este enfoque perfecciona el proceso de pregunta-respuesta evaluando y refinando continuamente la pregunta original, lo que da lugar a una respuesta final más detallada y precisa.

En las tecnologías avanzadas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG), el proceso de evaluación es fundamental para garantizar que la información recuperada y sintetizada sea precisa y pertinente para la consulta del usuario. El proceso de evaluación consta de dos componentes clave: las puntuaciones de calidad y las capacidades requeridas.

La puntuación de la calidad se centra en medir la precisión y pertinencia de los contenidos:

Las capacidades requeridas son las que debe tener el sistema para ofrecer resultados de alta calidad:

Juntos, estos componentes de evaluación garantizan que el sistema Advanced RAG proporcione una respuesta precisa y pertinente, sólida, fiable y adaptada a las necesidades específicas del usuario.

La integración de un motor de chat en un sistema avanzado de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) mejora la capacidad del sistema para gestionar preguntas de seguimiento y mantener el contexto del diálogo, de forma similar a la tecnología tradicional de chatbot. Las distintas implementaciones ofrecen diferentes niveles de complejidad:

Estas implementaciones contribuyen a mejorar la coherencia y pertinencia del diálogo en el sistema GAR y ofrecen distintos niveles de complejidad en función de las necesidades.

Garantizar la exactitud de las referencias es importante, especialmente cuando múltiples fuentes contribuyen a las respuestas generadas. Esto puede lograrse de varias maneras:

Aplicando estas estrategias se puede mejorar notablemente la precisión y fiabilidad de las citas de referencia, garantizando que las respuestas generadas sean creíbles y estén bien fundamentadas.

Los agentes desempeñan un papel importante en la mejora del rendimiento de los sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) al proporcionar herramientas y funcionalidades adicionales al Modelo de Lenguaje Grande (LLM) para ampliar su alcance. Introducidos originalmente a través de la API del LLM, estos agentes permiten a los LLM aprovechar funciones de código externas, API e incluso otros LLM para mejorar su funcionalidad.

Una aplicación importante de los agentes es la recuperación de documentos múltiples. Por ejemplo, los recientes asistentes OpenAI demuestran avances en este concepto. Estos asistentes aumentan los LLM tradicionales integrando funciones como registros de chat, almacenes de conocimientos, interfaces de carga de documentos y API de llamadas a funciones que convierten el lenguaje natural en comandos procesables.

El uso de agentes también se extiende a la gestión de múltiples documentos, donde cada documento es gestionado por un agente específico, como los resúmenes y los cuestionarios. Un agente central de alto nivel supervisa estos agentes específicos de cada documento, enrutando las consultas y consolidando las respuestas. Esta configuración permite realizar comparaciones y análisis complejos entre varios documentos, demostrando técnicas avanzadas de GAR.

El último paso del proceso GAR consiste en sintetizar en una respuesta el contexto recuperado y la consulta inicial del usuario. Además de combinar directamente el contexto con la consulta y procesarla a través del LLM, existen enfoques más refinados:

Estas técnicas mejoran la calidad y precisión de las respuestas del sistema GAR, lo que demuestra el potencial de los métodos avanzados en la síntesis de respuestas.

La adopción de estas tecnologías avanzadas de GAR puede mejorar significativamente el rendimiento y la fiabilidad del sistema. Al optimizar el proceso en cada etapa, desde el preprocesamiento de datos hasta la generación de respuestas, las empresas pueden crear aplicaciones de IA más precisas, eficientes y potentes.

Estas aplicaciones demuestran el amplio abanico de posibilidades de los sistemas RAG avanzados, demostrando su capacidad para mejorar la eficiencia, la precisión y el conocimiento. Ya se trate de mejorar la atención al cliente, potenciar los estudios de mercado o agilizar el análisis de datos, los sistemas RAG avanzados ofrecen soluciones de incalculable valor que impulsan la toma de decisiones estratégicas y la excelencia operativa.

El núcleo de cualquier herramienta de diálogo es su flujo de diálogo, es decir, los pasos que sigue el sistema para procesar las entradas del usuario y generar respuestas. En el caso de las herramientas avanzadas basadas en GAR, el diseño del flujo de diálogo debe planificarse cuidadosamente para aprovechar al máximo las capacidades de recuperación del sistema GAR y la generación de modelos lingüísticos. Este flujo suele constar de varias fases clave:

Un aspecto importante a la hora de construir herramientas avanzadas de diálogo GAR es implantar mecanismos de toma de decisiones que controlen el flujo del diálogo. Estos mecanismos ayudan al sistema a decidir de forma inteligente cuándo recuperar información, cuándo confiar en las capacidades generativas y cuándo informar al usuario de que no hay datos relevantes disponibles. Gracias a estas decisiones, la herramienta puede ser más flexible y adaptarse a distintos escenarios de diálogo.

Las instrucciones desempeñan un papel fundamental a la hora de guiar el comportamiento conversacional de los modelos lingüísticos. Para diseñar instrucciones eficaces, es necesario comprender claramente la información contextual, los objetivos de la interacción y el estilo y el tono deseados. Por ejemplo:

La creación de herramientas de diálogo con técnicas avanzadas de GAR requiere una estrategia integrada que combine los puntos fuertes de la recuperación y la generación. Diseñando cuidadosamente los flujos de diálogo, aplicando mecanismos inteligentes de toma de decisiones y desarrollando instrucciones eficaces, los desarrolladores pueden crear herramientas de IA que ofrezcan respuestas precisas y ricas en contexto, así como interacciones naturales y significativas con los usuarios.

La etapa de recuperación es fundamental para la calidad de la respuesta final. En una aplicación GAR básica, el proceso de recuperación es relativamente sencillo, pero en una aplicación GAR avanzada, puede utilizar las siguientes mejoras:

Una vez mejorado el proceso de recuperación, el siguiente paso consiste en optimizar el modo en que Big Language Model genera las respuestas:

Para mejorar continuamente el rendimiento de las aplicaciones GAR, es importante integrar circuitos de retroalimentación en el sistema:

A medida que avanzan las aplicaciones RAG, el escalado y la optimización del rendimiento cobran cada vez más importancia:

Un grafo de conocimiento es una representación estructurada de la información en la que se definen explícitamente las entidades (nodos) y las relaciones entre ellas (aristas). Estas entidades pueden ser objetos concretos (como personas y lugares) o conceptos abstractos. Las relaciones entre entidades ayudan a construir una red de conocimiento que hace que la recuperación de datos, el razonamiento y la inferencia sean más humanamente cognitivos. Más que almacenar datos, el grafo de conocimiento capta las relaciones ricas y matizadas dentro de un dominio, lo que lo convierte en una poderosa herramienta en aplicaciones de IA.

La mejora de las consultas es una solución al problema de las preguntas poco claras en el sistema GAR. El objetivo es añadir el contexto necesario a una consulta para garantizar que incluso las preguntas vagas puedan interpretarse con precisión. Por ejemplo, en el ámbito financiero, preguntas como "¿Cuáles son los retos actuales en la aplicación de la normativa financiera?" Preguntas como "¿Cuáles son los retos actuales en la aplicación de la regulación financiera?" pueden mejorarse para incluir entidades específicas como "cumplimiento AML" o "proceso KYC" para centrar el proceso de búsqueda en la información más relevante.

En el ámbito jurídico, preguntas como "¿Cuáles son los riesgos asociados a los contratos?" pueden ampliarse añadiendo tipos de contrato específicos, como "contrato laboral" o "acuerdo de servicios", en función del contexto proporcionado por el grafo de conocimiento.

La planificación de consultas, por su parte, descompone las consultas complejas en partes manejables generando subpreguntas. Esto garantiza que el sistema RAG pueda recuperar e integrar la información más relevante para ofrecer una respuesta completa. Por ejemplo, para responder a la pregunta "¿Cómo afectarán a la empresa las nuevas normas de información financiera?" el sistema podría recuperar primero datos sobre cada una de las normas de información, los plazos de aplicación y las repercusiones históricas en las distintas áreas.

En el ámbito médico, una pregunta como "¿Cuáles son los últimos avances en dispositivos médicos?" puede desglosarse en subpreguntas que exploren los avances en áreas específicas, como "dispositivos implantables", "dispositivos de diagnóstico" o "herramientas quirúrgicas", lo que garantiza que el sistema obtenga información detallada y relevante de cada subcategoría. información detallada y pertinente de cada subcategoría.

Mediante la mejora y planificación de las consultas, el grafo de conocimiento ayuda a optimizar y estructurar las consultas para mejorar la precisión y pertinencia de la recuperación de información, lo que en última instancia proporciona respuestas más precisas y útiles en ámbitos complejos como las finanzas, el derecho y la sanidad.

En los sistemas de generación mejorada por recuperación (RAG), los grafos de conocimiento mejoran el proceso de recuperación y generación proporcionando datos estructurados y ricos en contexto. Los sistemas RAG tradicionales se basan en texto no estructurado y bases de datos vectoriales, lo que puede dar lugar a una recuperación de información imprecisa o incompleta. Mediante la integración de grafos de conocimiento, los sistemas RAG son capaces de:

El grafo de conocimiento consta de los siguientes componentes principales:

La metodología KG-RAG consta de tres pasos principales:

Esta metodología pone de relieve el importante papel del conocimiento estructurado para mejorar el proceso de recuperación y generación de los sistemas GAR.

La incorporación del grafo de conocimiento al sistema GAR aporta varias ventajas significativas:

El uso de grafos de conocimiento en combinación con la modelización de grandes lenguajes (LLM) en los sistemas GAR mejora la representación global del conocimiento y las capacidades de razonamiento. Esta combinación permite la fusión dinámica de conocimientos, lo que garantiza que la información se mantiene actualizada y pertinente en el momento de la inferencia, generando así respuestas más precisas y perspicaces.

El mapeo del conocimiento está ganando terreno en el cuestionario de cadena de pensamiento, especialmente cuando se utiliza junto con el modelado de grandes lenguajes (LLM). Este método consiste en dividir las preguntas complejas en subpreguntas, recuperar la información pertinente y sintetizarla para obtener una respuesta final. Los grafos de conocimiento proporcionan información estructurada en este proceso, reforzando la capacidad de razonamiento del LLM.

Por ejemplo, un agente LLM podría utilizar primero el grafo de conocimiento para identificar entidades relevantes en una consulta, obtener después más información de distintas fuentes y, por último, generar una respuesta completa que refleje el conocimiento interconectado en el grafo.

En el pasado, los grafos de conocimiento se utilizaban principalmente en dominios de datos intensivos, como el análisis de grandes volúmenes de datos y los sistemas de búsqueda empresarial, donde su función era mantener la coherencia y uniformidad entre diferentes silos de datos. Sin embargo, con el desarrollo de grandes sistemas RAG basados en modelos lingüísticos, los grafos de conocimiento han encontrado nuevos escenarios de aplicación. Ahora sirven de complemento estructurado a los grandes modelos probabilísticos del lenguaje, ayudando a reducir la información falsa, proporcionar más contexto y actuar como mecanismo de memoria y personalización en los sistemas de IA.

GraphRAG es una metodología de recuperación de última generación que combina grafos de conocimiento y bases de datos vectoriales en una arquitectura RAG (Retrieval Augmented Generation). Este modelo híbrido aprovecha los puntos fuertes de ambos sistemas para ofrecer soluciones de IA más precisas, contextualizadas y fáciles de entender.Gartner ha declarado La creciente importancia de los gráficos de conocimiento para mejorar la estrategia de producto y crear nuevos escenarios de aplicación de la IA.

Entre las funciones de GraphRAG se incluyen:

GraphRAG presenta varias ventajas significativas con respecto a los métodos tradicionales de GAR:

Varias arquitecturas GraphRAG están surgiendo como formas de integrar eficazmente los grafos de conocimiento en los sistemas RAG:

A medida que GraphRAG sigue evolucionando, empiezan a surgir varios patrones emergentes:

Estos patrones demuestran cómo GraphRAG está cambiando la forma en que los sistemas de IA procesan consultas complejas y generan respuestas.

Aplicaciones de GraphRAG

A medida que avanza la IA, resulta cada vez más importante incorporar grafos de conocimiento a los sistemas de generación de aumentos de recuperación. La aparición de GraphRAG demuestra las ventajas de combinar los grafos de conocimiento con los métodos vectoriales tradicionales, lo que proporciona un planteamiento más completo y eficaz de la recuperación de información y la generación de respuestas.

La RAG multimodal es una extensión avanzada del marco clásico de la RAG que combina mecanismos de recuperación con IA generativa para múltiples tipos de datos. Mientras que los sistemas RAG tradicionales obtienen información consultando bases de datos textuales, el RAG multimodal amplía esta capacidad integrando texto, imágenes, audio y vídeo en el proceso de recuperación y generación. Esta ampliación permite a los modelos de IA aprovechar una gama más amplia de entradas para generar resultados más completos y matizados.

El flujo de trabajo de un GAR multimodal consiste en codificar distintos tipos de datos en un formato estructurado, normalmente vectores, para que el modelo de IA pueda procesarlos. Estos vectores se almacenan en un espacio de incrustación compartido que contiene datos de distintas modalidades. Cuando se realiza una consulta, el modelo recupera la información pertinente de estas modalidades, garantizando así una respuesta más rica y precisa. Por ejemplo, para una consulta sobre un acontecimiento histórico, el sistema puede recuperar descripciones textuales, imágenes relevantes, clips de audio de comentarios de expertos y secuencias de vídeo, que juntos forman una respuesta más detallada e informativa.

Hay varios enfoques que pueden adoptarse para realizar un GAR multimodal, cada uno con sus propias ventajas y retos:

La arquitectura del GAR multimodal se basa en los fundamentos de los GAR tradicionales, al tiempo que incorpora la complejidad de tratar con múltiples tipos de datos. La arquitectura central incluye los siguientes componentes clave:

Hay varias estrategias clave que deben emplearse para gestionar la información de las distintas modalidades en un sistema GAR:

Los GAR multimodales mejoran enormemente las capacidades de los chatbots, permitiéndoles ofrecer experiencias interactivas más ricas y contextualizadas. Los chatbots tradicionales se basan principalmente en el texto, lo que limita su capacidad para responder a información que implique la vista o el oído. Las RAG multimodales permiten a los chatbots captar e integrar información de imágenes, vídeos y clips de audio para ofrecer una experiencia de usuario más completa e interesante.

Por ejemplo, utilizando los GAR multimodales Chatbot de atención al cliente En respuesta a la consulta de un usuario, pueden mostrarse vídeos instructivos, imágenes de productos o audioguías, lo que permite una ayuda más interactiva y práctica. Esto es especialmente importante en sectores como el comercio minorista, la sanidad y la educación, donde la comunicación a menudo debe apoyarse en múltiples formas de información.

La introducción de funciones multimodales está abriendo nuevas oportunidades en diversos sectores:

La GAR multimodal es un importante avance tecnológico que puede cambiar la forma en que los sistemas de IA interactúan con los usuarios y responden a ellos. Al incorporar múltiples tipos de datos al proceso de recuperación y generación, los sistemas de GAR multimodal pueden proporcionar resultados más ricos, precisos y contextualizados, abriendo nuevas posibilidades en todos los sectores. A medida que la tecnología evolucione, se espera que sus aplicaciones se amplíen para mejorar aún más la capacidad de la IA de procesar información multimodal compleja.

ZBrain ofrece muchas ventajas para el desarrollo de soluciones empresariales de IA, entre las que se incluyen:

El avanzado sistema RAG de ZBrain, su soporte multimodal y su sólida integración de gráficos de conocimiento la convierten en una potente plataforma que ofrece mayor precisión, eficacia y conocimiento en una amplia gama de aplicaciones.