Descubra qué es la generación aumentada de recuperación (RAG), cómo funciona paso a paso y por qué está transformando las aplicaciones de IA, explicado en un lenguaje sencillo.
Si ha estado siguiendo el espacio de la IA, probablemente haya escuchado el acrónimo RAG en artículos de investigación, lanzamientos de productos y blogs de ingeniería. Pero, ¿qué significa realmente y por qué es importante?
En esta guía, analizaremos la Generación aumentada de recuperación en un lenguaje sencillo. No se requiere doctorado, solo curiosidad.
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) como GPT-4, Claude y Gemini son impresionantes. Pueden escribir ensayos, resumir documentos y responder preguntas complejas. Pero tienen una debilidad crítica: sólo saben en qué fueron entrenados.
Pregúntele a un LLM sobre las políticas internas de su empresa, el informe de ventas de la semana pasada o el precio de las acciones de hoy, y alucinará (inventará algo que suene plausible) o simplemente dirá "No lo sé".
Aquí es donde entra RAG.
La generación de recuperación aumentada es una técnica que permite a un modelo de IA buscar información relevante antes de generar una respuesta. Piense en ello como darle a la IA un motor de búsqueda y una tarjeta de biblioteca antes de pedirle que escriba un ensayo.
RAG sigue un elegante proceso Recuperar → Aumentar → Generar. Repasemos cada paso.
Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema primero busca en una base de conocimientos documentos relevantes. Esta base de conocimientos podría ser:
La búsqueda suele utilizar incrustaciones de vectores, una forma de representar el texto como números para que la computadora pueda encontrar contenido semánticamente similar. Por ejemplo, "¿Cómo restablezco mi contraseña?" y "Pasos para cambiar las credenciales de inicio de sesión" se reconocerían como relacionados, aunque utilicen palabras completamente diferentes.
El resultado: Un conjunto de pasajes de texto relevantes (a menudo llamados "fragmentos") que podrían contener la respuesta.
A continuación, el sistema toma la pregunta original del usuario y los pasajes recuperados y los combina en un solo mensaje. Esta es la parte "aumentada".
A continuación se muestra un ejemplo simplificado de cómo podría verse el mensaje:
Context: [Retrieved passage 1] [Retrieved passage 2] [Retrieved passage 3]
Based on the context above, answer the following question:
User Question: What is our refund policy for digital products?
Al proporcionar este contexto, basamos la respuesta de la IA en información real y verificada en lugar de depender únicamente de sus datos de entrenamiento.
Finalmente, el LLM genera su respuesta utilizando tanto su comprensión del lenguaje como el contexto recuperado. Debido a que tiene información relevante y actualizada justo enfrente, la respuesta es:
Imagina que eres un escritor brillante que ha leído miles de libros pero no ha salido a la calle en dos años. Alguien te pregunta: "¿Cuál es el mejor restaurante que abrió en la ciudad el mes pasado?"
Eso es RAG en pocas palabras. El LLM es el escritor brillante. La base de conocimientos es la pila de reseñas. El sistema de recuperación es el útil bibliotecario que encuentra las reseñas adecuadas para usted.
RAG se ha convertido en uno de los patrones más importantes en la IA de producción por varias razones:
Ajustar un LLM a partir de datos nuevos es costoso y requiere mucho tiempo. RAG le permite actualizar la base de conocimientos sin volver a entrenar el modelo. Agregue un nuevo documento y el sistema podrá usarlo inmediatamente.
Al basar las respuestas en hechos recuperados, RAG reduce drásticamente la posibilidad de que la IA invente cosas. Esto es fundamental para aplicaciones en atención médica, financiera, legal y de atención al cliente.
Los sistemas RAG pueden mostrar a los usuarios de dónde vino la respuesta, vinculando a documentos, páginas o párrafos específicos. Esto genera confianza y permite a los usuarios verificar la información.
En lugar de cargar datos confidenciales para entrenar un modelo de terceros, RAG mantiene sus datos en su propia base de conocimientos. El LLM solo ve extractos relevantes en el momento de la consulta.
Volver a entrenar un modelo cuesta miles de dólares en computación. Actualizar una base de datos vectorial con nuevos documentos cuesta unos centavos. RAG es la opción pragmática para la mayoría de las aplicaciones del mundo real.
RAG no es sólo un concepto de investigación: actualmente impulsa las aplicaciones de producción:
Imagine el sistema RAG como una tubería con estos componentes:
┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐
│ User Query │────▶│ Retriever │────▶│ Top-K Docs │
└─────────────┘ └──────────────┘ └──────┬──────┘
│
┌──────────────┐ │
│ LLM Prompt │◀────────────┘
│ (Query + │
│ Context) │
└──────┬───────┘
│
┌──────▼───────┐
│ LLM Model │
└──────┬───────┘
│
┌──────▼───────┐
│ Response │
│ (Grounded) │
└──────────────┘
Componentes clave:
RAG no es mágico: tiene sus propios desafíos:
Si divide documentos en partes demasiado pequeñas, pierde contexto. Si es demasiado grande, se diluirá la información relevante. La mayoría de los equipos experimentan con tamaños de fragmentos de 200 a 500 tokens con cierta superposición entre los fragmentos.
El sistema es tan bueno como el paso de recuperación. Si se recuperan los documentos incorrectos, el LLM generará respuestas basadas en un contexto irrelevante. Técnicas como la búsqueda híbrida (que combina búsqueda semántica y de palabras clave) y la reclasificación ayudan a mejorar la calidad de la recuperación.
Los LLM tienen una ventana de contexto limitada. Si intenta incluir demasiados pasajes recuperados en el mensaje, alcanzará los límites simbólicos o el modelo tendrá dificultades para encontrar la información relevante. Es esencial seleccionar y reclasificar cuidadosamente los pasajes recuperados.
| Aspecto | TRAPO | Ajuste fino | |--------|-----|-------------| | Mejor para | Preguntas y respuestas objetivas, búsqueda, soporte | Estilo, tono, comportamiento especializado | | Actualizaciones de datos | Instantáneo (actualizar base de conocimientos) | Lento (es necesario volver a capacitarse) | | Costo | Bajo (actualizaciones de la base de datos) | Alto (cómputo GPU) | | Riesgo de alucinaciones | Inferior (basado en fuentes) | Superior (patrones aprendidos) | | Atribución de fuente | Sí (puede citar documentos) | No | | Complejidad de configuración | Moderado | Alto |
En la práctica, muchos sistemas de producción utilizan ambos: un modelo ajustado para lograr el tono y el comportamiento correctos, mejorado con RAG para lograr precisión objetiva.
¿Quiere construir su propio sistema RAG? Aquí hay una hoja de ruta simplificada:
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Comprender RAG es solo el comienzo de su viaje hacia la IA. Si desea construir una base sólida en los conceptos detrás de la IA moderna (desde incorporaciones hasta transformadores y la creación de sus propias aplicaciones), lo tenemos cubierto.
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