Mejora tu PNL con la RAG, integrando modelos de recuperación y generativos para generar textos precisos y ricos en contexto. ¡Descubre ahora la IA de vanguardia!
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un enfoque de vanguardia en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) que combina los puntos fuertes de los sistemas de recuperación y los modelos generativos para mejorar la generación de textos más precisos y contextualmente relevantes. Esta técnica innovadora aborda algunas de las limitaciones de los modelos lingüísticos tradicionales, que a veces pueden generar texto que carece de detalles específicos o de contexto.
Los sistemas RAG recuperan primero la información relevante de una base de datos o de una colección de documentos a partir de una consulta determinada. Este paso de recuperación permite al sistema acceder a una gran cantidad de datos externos que pueden enriquecer el proceso generativo. Una vez recuperada la información más pertinente, un modelo generativo utiliza estos datos para producir un texto informado por las fuentes externas. Este proceso garantiza que el resultado generado no sólo sea fluido, sino también preciso en cuanto a los hechos y adecuado al contexto.
El GAR es especialmente importante en situaciones en las que la precisión y el contexto son primordiales. Esto es vital en aplicaciones como:
Aunque es similar a los modelos basados en la recuperación y a los modelos generativos por separado, RAG integra de forma única ambos componentes para superar las limitaciones que se observan en cada uno cuando se utilizan por separado. A diferencia de los modelos puramente generativos, que pueden sufrir al generar un texto coherente pero potencialmente inexacto, el RAG garantiza la precisión al basar la generación en los datos recuperados.
En las aplicaciones de atención al cliente, RAG puede utilizarse para proporcionar automáticamente respuestas precisas a las consultas de los clientes, recuperando datos de las bases de conocimiento internas. Esto garantiza que las respuestas sean pertinentes y cumplan la política de la empresa, lo que aumenta significativamente la eficacia y la satisfacción del cliente.
RAG también se emplea en entornos de investigación, donde ayuda a los investigadores generando reseñas bibliográficas o resúmenes basados en artículos de investigación actuales. Al recuperar e incorporar información actualizada, el modelo garantiza que el texto generado sea completo y correcto en cuanto a los hechos.
Explora elblog Ultralytics sobre IA Generativa para comprender las innovaciones recientes y sus repercusiones.
Sumérgete en las prácticas de la IA explicable para aprender a mantener la transparencia en los modelos de IA.
Descubre nuestro Ultralytics HUB para una integración y despliegue sin fisuras del aprendizaje automático.
Familiarízate con el concepto de Grandes Modelos Lingüísticos (LLM), que constituyen la columna vertebral de muchos modelos generativos.
La Generación Aumentada de Recuperación ejemplifica la evolución en curso de las tecnologías de IA, prometiendo soluciones más inteligentes y fiables en diversos ámbitos. A medida que estos sistemas sigan avanzando, se espera que aumente su capacidad de ofrecer información precisa y basada en datos, transformando la forma de acceder y utilizar la información.
