Generación aumentada por recuperación (RAG)

Sobre

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una sofisticada técnica de IA que mejora el rendimiento de grandes modelos lingüísticos mediante la integración de conjuntos de datos externos durante el proceso de generación. Este enfoque reduce la brecha entre las capacidades de los modelos generativos tradicionales y la necesidad de información precisa y contextualmente relevante. RAG combina las ventajas de la recuperación de información y la generación de lenguaje natural, permitiendo a los sistemas de IA acceder y utilizar datos en tiempo real de diversas fuentes, como bases de datos o documentos. Esta integración reduce significativamente la probabilidad de "alucinaciones", donde los modelos producen respuestas plausibles pero incorrectas. RAG funciona recuperando primero información relevante de fuentes externas mediante algoritmos de búsqueda avanzados, como la búsqueda vectorial. Esta información es posteriormente utilizada por un modelo generativo, como GPT, para producir respuestas precisas y contextualmente precisas. La técnica es especialmente beneficiosa en aplicaciones que requieren contenido actualizado y preciso, como la IA conversacional, los sistemas de preguntas y respuestas y la toma de decisiones basada en datos. Al aprovechar el conocimiento externo, RAG mejora la satisfacción del usuario al mejorar la precisión, la relevancia y el contexto de los resultados de la IA, lo que la convierte en una innovación crucial en la industria de la IA.