Search Enhancement Generation facilita la reinvención de LLM y entornos de inteligencia artificial en tiempo real para producir resultados de búsqueda mejores y más precisos.
Traducido de Cómo RAG Architecture supera las limitaciones de LLM , por Naren Narendran.
En la primera parte de esta serie , destaqué la creciente adopción de IA generativa y modelos de lenguaje grande (LLM) por parte de organizaciones de diversas industrias y geografías. Las empresas creen firmemente que las aplicaciones de IA en tiempo real son motores potentes que pueden ayudarlas a mejorar el rendimiento digital, superar a los competidores en mercados saturados, construir relaciones más sólidas con los clientes y aumentar los márgenes de beneficio.
Según Gartner , los modelos de IA multimodal con diversos formatos de datos y medios representarán seis de cada 10 soluciones de IA para 2026. Las limitaciones de los LLM de propósito general, como datos de capacitación desactualizados, falta de contexto específico de la organización y alucinaciones de IA, son obstáculos para una alta precisión de búsqueda y rendimiento en estos modelos de IA. Sin embargo, como mencioné en la primera parte de esta serie, al utilizar bases de datos vectoriales, las empresas pueden mitigar estos desafíos y avanzar en sus aplicaciones de IA.
Retrieval Augmented Generation (RAG) es un marco arquitectónico que aprovecha las bases de datos vectoriales para superar las limitaciones de los LLM disponibles en el mercado. En este artículo, lo guiaré a través de las capacidades y beneficios de RAG y cómo puede facilitar la transformación completa de los entornos LLM y de IA en tiempo real. Sin embargo, antes de analizar las ventajas de RAG, analizaré otra solución común a las limitaciones de LLM: el ajuste.
Dos formas de abordar las limitaciones de LLM
Aunque RAG es una de las formas más eficaces de superar las limitaciones del LLM, no es la única solución. Analizo ambos métodos a continuación.
sintonia FINA
El ajuste implica tomar un LLM preexistente y previamente capacitado, como una solución lista para usar, y entrenarlo para más épocas. Las empresas pueden ajustar el LLM de forma ad hoc o periódica según sea necesario.
El ajuste fino a menudo implica conjuntos de datos más pequeños o hiperespecíficos. Por ejemplo, una empresa del sector sanitario o educativo puede querer ajustar un LLM genérico para satisfacer las necesidades específicas de su entorno.
Si bien el ajuste es una opción poderosa, requiere mucho tiempo y recursos, lo que la convierte en una opción inasequible para muchos.
Recuperación de Generación Aumentada (RAG)
RAG es un marco arquitectónico que ayuda a las empresas a utilizar bases de datos vectoriales patentadas como precursoras de sus ecosistemas y procesos de LLM e IA. RAG utiliza estos resultados de búsqueda como información adicional para LLM que puede usarse para dar forma a sus respuestas. RAG mejora la precisión de los resultados de LLM al proporcionar datos empresariales altamente contextualizados , en tiempo real y específicos de la empresa a través de una base de datos vectorial externa.
Fundamentalmente, RAG permite a las empresas hacer esto sin volver a capacitar a su LLM. El esquema RAG permite a LLM acceder a una base de datos externa antes de crear una respuesta a un mensaje o consulta.
Al evitar el proceso de reentrenamiento, RAG proporciona a las empresas una forma conveniente y rentable de mejorar sus aplicaciones de IA sin comprometer la precisión y el rendimiento de la búsqueda.
Características y beneficios de RAG
Ahora que tiene un conocimiento básico de RAG, quiero centrarme en sus características principales y beneficios clave.
Mejor calidad de búsqueda
La calidad de búsqueda mejorada es uno de los primeros beneficios que las empresas obtienen con RAG. Los LLM previamente capacitados de propósito general tienen una precisión y calidad de búsqueda limitadas. ¿Por qué? Porque solo pueden realizar lo que permite su conjunto de datos de entrenamiento inicial. Con el tiempo, esto genera ineficiencias y respuestas a consultas incorrectas o insuficientes.
Con RAG, las empresas pueden esperar una búsqueda más jerárquica, holística y contextual.
Incorporar datos propietarios
Otro beneficio de utilizar RAG es el enriquecimiento de LLM con conjuntos de datos adicionales, especialmente datos propietarios. El modelo RAG garantiza que estos datos propietarios (normalizados en vectores numéricos en una base de datos de vectores externa) sean accesibles y recuperables. Esto permite que LLM maneje consultas complejas y matizadas específicas de la organización. Por ejemplo, si un empleado hace una pregunta específica sobre un proyecto, registros profesionales o expediente personal, Enhanced RAG LLM puede recuperar esta información sin esfuerzo. La inclusión de conjuntos de datos patentados también reduce el riesgo de que el LLM induzca respuestas psicodélicas. Sin embargo, las empresas deben establecer barreras de seguridad sólidas para mantener la seguridad y la confidencialidad de ellas mismas y de sus usuarios.
Además de las ventajas obvias de RAG, existen algunas ventajas menos obvias pero igualmente poderosas. Al mejorar la calidad de la búsqueda e incorporar datos patentados, RAG permite a las empresas aprovechar su LLM de diversas formas y aplicarlo prácticamente a cualquier caso de uso. También ayuda a las empresas a aprovechar al máximo sus activos de datos internos, lo que es un incentivo para optimizar de forma proactiva el ecosistema de gestión de datos.
OutlookRAG
RAG puede ayudar a generar respuestas mejores, más contextuales y libres de alucinaciones a las preguntas humanas. Con RAG, las respuestas del chatbot son más rápidas y precisas para los usuarios. Por supuesto, este es sólo un caso de uso sencillo. La IA generativa y el LLM están proliferando en diferentes industrias y geografías. Por lo tanto, el potencial de utilizar bases de datos vectoriales para optimizar las aplicaciones de IA es infinito.
Muchos escenarios y casos de uso futuros requieren una toma de decisiones en menos de un segundo, una precisión de búsqueda incomparable y un contexto empresarial holístico. El poder de los vectores, especialmente a través de la búsqueda de similitudes, es la clave del éxito en estos escenarios. Considere casos de uso como evaluación de fraude y recomendaciones de productos. Estos aprovechan los mismos principios de procesamiento vectorial rápido para mejorar la similitud y el contexto. Esto valida que la base de datos vectorial LLM puede lograr resultados rápidos y relevantes en una variedad de entornos .
No hay límites a lo que las empresas pueden lograr utilizando bases de datos vectoriales. Lo más importante es que las bases de datos vectoriales garantizan que ninguna organización se sienta excluida de participar en la revolución de la IA.
Prevención de barreras LLM
La adopción de la IA se está generalizando y los modelos LLM multimodales se están convirtiendo en la norma. En este contexto, las empresas deben asegurarse de que las limitaciones tradicionales de los LLM no supongan obstáculos importantes. La precisión y el rendimiento de la búsqueda son imprescindibles, y las empresas deben buscar continuamente formas de mejorar y eliminar los desafíos de los LLM disponibles en el mercado.
Si bien el ajuste es una solución potencial, a menudo es costoso y requiere mucho tiempo. No todas las empresas cuentan con los recursos necesarios para perfeccionar periódicamente un LLM de propósito general. La generación de aumento de recuperación es una forma más económica, conveniente y eficiente de trascender las limitaciones de LLM y ayudar a las empresas a mejorar su ecosistema de IA con conjuntos de datos externos.
Las ventajas clave de RAG incluyen una mejor calidad de búsqueda, la capacidad de incluir conjuntos de datos propietarios y un caso de uso más diverso para LLM.
Si bien RAG es un modelo poderoso que puede mejorar los entornos de IA, los avances continuos en el campo del LLM y las bases de datos vectoriales indican que los entornos de IA en tiempo real aún están en su infancia: el futuro está lleno de posibilidades.
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