Generación aumentada por recuperación
¿Qué es la generación aumentada por recuperación?
La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora la interpretación y producción del lenguaje natural combinando modelos basados en la recuperación y generativos.
- ¿Qué se utiliza en la generación aumentada por recuperación?
- ¿Cómo funciona la generación aumentada por recuperación?
- ¿Por qué es importante la generación aumentada por recuperación?
- Integra la generación aumentada por recuperación en tus modelos de aprendizaje automático con HPE
¿Qué se utiliza en la generación aumentada por recuperación?
La generación aumentada por recuperación (RAG) utiliza un recuperador previamente entrenado para extraer de forma efectiva información importante de grandes corpus o bases de datos a fin de mejorar la creación de modelos de lenguaje. Esta estrategia permite al modelo acceder a más conocimiento que con los datos de entrenamiento previos, lo que produce resultados más precisos e informativos. La generación aumentada por recuperación combina dinámicamente orígenes de conocimiento externos para mejorar la extracción de resúmenes de respuestas a preguntas y el desarrollo de contenidos. La generación aumentada por recuperación puede ayudar a los sistemas de procesamiento del lenguaje natural a proporcionar resultados más precisos y con mayor contexto, al fusionar de manera fluida la recuperación y la producción.
¿Cómo funciona la generación aumentada por recuperación?
- Integración de datos: para crear una base de conocimiento completa, la generación aumentada por recuperación combina datos desestructurados y estructurados de varios orígenes internos y externos. Para ello, se debe seleccionar una base de conocimiento donde la información relativa a un tema determinado quede cubierta, sea precisa y resulte relevante. Al integrar numerosos orígenes de datos, la generación aumentada por recuperación garantiza una base de conocimiento completa que puede utilizarse para procedimientos de recuperación y generación.
- Entrenamiento de modelos: para recuperar efectivamente la información pertinente en respuesta a consultas, la generación aumentada por recuperación entrena a continuación un modelo basado en la recuperación con la base de conocimientos cuidadosamente supervisada. Con el fin de generar texto que tenga sentido en contexto, se entrenan simultáneamente un modelo de recuperación y un modelo de lenguaje generativo. Con este enfoque de modelo dual, la generación aumentada por recuperación puede generar respuestas inteligentes utilizando eficientemente información obtenida dinámicamente y conocimiento previo.
- Integración de flujos de trabajo: después del entrenamiento, el modelo de generación aumentada por recuperación se incluye en los flujos de trabajo y las aplicaciones actuales para apoyar la toma de decisiones y las funciones de creación de contenido. Esta conexión garantiza que los sistemas de la empresa y las API operen conjuntamente y con fluidez, de modo que resulte más fácil implementar y escalar a través de numerosos casos de uso y dominios.
- Mejora continua: la generación aumentada por recuperación implementa la evaluación de modelos continua y procedimientos de mejora sobre la base de los comentarios de los usuarios y los orígenes de datos cambiantes para proteger el rendimiento máximo. La actualización frecuente de la base de conocimiento y el reentrenamiento del modelo de generación aumentada por recuperación garantizan unas respuestas flexibles ante la evolución de las dinámicas de los dominios y las necesidades de negocio, lo que facilita una optimización del rendimiento a largo plazo y la mejora continua.
¿Por qué es importante la generación aumentada por recuperación?
La generación aumentada por recuperación (RAG) resulta importante por varios motivos:
- Comprensión contextual mejorada: la generación aumentada por recuperación utiliza enfoques basados en la recuperación y modelos generativos para utilizar el conocimiento preexistente e información obtenida dinámicamente. Una comprensión contextual mejorada de las consultas e indicaciones produce respuestas más precisas e informativas.
- Acceso a conocimiento externo: la generación aumentada por recuperación mejora el conocimiento del modelo incorporando orígenes de datos externos en la generación. Ello ayuda a dar respuestas más completas y relevantes, especialmente en áreas con varios orígenes.
- Mayor rendimiento: la recuperación de información en tiempo real de la generación aumentada por recuperación mejora las actividades de procesamiento del lenguaje natural, incluidas la extracción de resúmenes de respuestas a preguntas y el desarrollo de contenido. Al utilizar orígenes de conocimiento externos, la generación aumentada por recuperación puede producir respuestas contextualmente completas, precisas e informativas.
- Capacidad de adaptación y flexibilidad: la supervisión de las bases de conocimiento y el entrenamiento de datos permite a los modelos de generación aumentada por recuperación encajar en dominios y casos de aplicaciones específicos. Gracias a su versatilidad, pueden utilizarse en el sector sanitario, la banca, los servicios de atención al cliente y la recuperación de información.
- Mejora y capacitación continua: la generación aumentada por recuperación admite la capacitación continua y la mejora mediante la evaluación, el ajuste y la retención del modelo. De este modo, se mantiene el modelo actualizado con los orígenes de datos y las preferencias de datos cambiantes, lo que garantiza un buen rendimiento en contextos dinámicos.
La generación aumentada por recuperación constituye un paso de gigante en el procesamiento del lenguaje natural, ya que aúna métodos de recuperación y generación de una forma que mejora su rendimiento combinado. Esto facilita la comprensión, además de la producción de respuestas que parecen provenir de una persona.
Integra la generación aumentada por recuperación en tus modelos de aprendizaje automático con HPE
Gracias al sólido entorno de desarrollo de aprendizaje automático (MLDE) de HPE y los servicios de IA, como Gen AI, en la infraestructura de computación corporativa de HPE para la IA generativa, puedes integrar la generación aumentada por recuperación (RAG) en modelos de aprendizaje automático. Esta integración puede desarrollarse de la siguiente manera:
- Utilizando HPE MLDE: HPE MLDE integra el desarrollo, el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Los numerosos paquetes y herramientas de MLDE permiten la creación de modelos de generación aumentada por recuperación con componentes generativos y basados en la recuperación. Los desarrolladores pueden evaluar numerosas arquitecturas y maximizar el rendimiento del modelo utilizando los diversos marcos de aprendizaje automático y la eficiente gestión de recursos de MLDE.
- Aprovechar HPE AI Services – Gen AI: los servicios de Gen AI de HPE mejoran las operaciones empresariales y la toma de decisiones. Las empresas pueden emplear la comprensión contextual y la recuperación de conocimiento dinámico combinando modelos de generación aumentada por recuperación con servicios de Gen AI. Los chatbots basados en generación aumentada por recuperación pueden gestionar los problemas de los consumidores con mayor precisión y mejor información, lo que favorece la satisfacción de los usuarios.
- Implementación de IA generativa en la infraestructura de computación empresarial de HPE: la infraestructura de computación empresarial de HPE está diseñada para admitir aplicaciones de IA generativa. Su escalabilidad, fiabilidad y seguridad facilitan un funcionamiento impecable en configuraciones de alta demanda con modelos de generación aumentada por recuperación. La arquitectura de HPE también es compatible con la gestión de datos, y por tanto, permite una recuperación rápida de bases de conocimiento masivas.
MLDE, Gen AI y la infraestructura de computación empresarial de HPE para la IA generativa son elementos necesarios para integrar la generación aumentada por recuperación en modelos de aprendizaje automático. Con esta conexión, las organizaciones pueden diseñar e implementar aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial que proporcionen valor de negocio e innovación utilizando comprensión contextual y recuperación de conocimiento dinámico.
