Generación Aumentada por Recuperación (RAG): ¿qué es?

La Generación Aumentada por Recuperación o RAG (Retrieval-Augmented Generative), es una técnica innovadora en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) que combina la potencia de la generación de lenguaje natural con la precisión de la recuperación de información. A diferencia de los modelos de IA generativa tradicionales que se basan únicamente en datos pre-entrenados, RAG va un paso más allá al incorporar información relevante del mundo real para generar respuestas más precisas, completas y contextualizadas.

El proceso de funcionamiento del RAG se puede dividir en dos etapas principales:

1. Recuperación de información: en la primera etapa, RAG busca y recupera información relevante de una base de datos o motor de búsqueda, utilizando la consulta del usuario como punto de partida. Esta información puede incluir artículos, documentos, páginas web o cualquier otra fuente que contenga información relacionada con el tema en cuestión.
2. Generación de texto: una vez que se ha recuperado la información relevante, RAG la utiliza como inspiración y contexto para generar una respuesta personalizada. El modelo de IA generativo analiza la información recuperada, identifica los patrones y relaciones clave, y utiliza esta información para crear un texto nuevo y original que sea relevante para la consulta del usuario.

Esta tecnología RAG puede tener un amplio abanico de aplicaciones, como responder a preguntas mediante chatbots de forma más precisa y completa que los servicios tradicionales, realizar resúmenes de texto largo y capturando puntos clave, generar contenido creativo de mejor calidad, traducir entre diferentes idiomas, e incluso análisis de grandes conjuntos de datos mediante el procesamiento del lenguaje natural.

Beneficios de la RAG

Existen tres grandes beneficios que puede aportar la tecnología RAG, y son:

• Reducción del sesgo en las respuestas: los sistemas RAG pueden contrarrestar los efectos del sesgo inherente a cualquier conjunto de datos o repositorio de conocimiento al obtener información de fuentes diversas. Esto ayuda a proporcionar respuestas más equilibradas y objetivas, ya que el sistema considera una gama más amplia de perspectivas y puntos de vista. Al promover la inclusión y la diversidad en el contenido recuperado, los modelos RAG crean interacciones más justas y equitativas.
• Menos riesgo de alucinaciones: las alucinaciones se refieren a la generación de información incorrecta o sin sentido por parte de los grandes modelos de lenguaje. Los sistemas RAG mitigan este riesgo al incorporar información del mundo real obtenida de fuentes de conocimiento externas. Al recuperar y fundamentar las respuestas en información externa verificada, los modelos RAG tienen menos probabilidades de generar contenido alucinatorio. Esta dependencia del contexto externo ayuda a garantizar que las respuestas generadas estén basadas en la realidad y alineadas con la información veraz, lo que reduce la posibilidad de producir resultados inexactos o engañosos.
• Mejor calidad de las respuestas: la técnica RAG puede generar respuestas relevantes, fluidas y coherentes al combinar técnicas de recuperación y generación, lo que conduce a resultados de mayor calidad que los enfoques basados únicamente en la generación. Está claro que incluso los mejores modelos de lenguaje tienen limitaciones: RAG es la tecnología necesaria para agregar una base de conocimiento más profunda.