RAG, Retrieval-augmented Generation Explicado

Últimamente he estado preparando una serie de artículos sobre Retrieval-Augmented Generation (RAG) basándome en todo lo que he estado estudiando y descubriendo. La semana pasada ya escribí uno donde se explican las diferencias y relaciones entre estos tres términos: RAG, fine-tuning, y Prompt Engeniering

La idea es ayudarme incluso a mí a clarificar los conceptos. Y es que los avances en el campo de la inteligencia artificial han llevado al desarrollo de modelos de lenguaje cada vez más sofisticados y poderosos, ya sabes los archi-conocidísimos como Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs). Estos modelos han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, desde asistentes virtuales hasta sistemas avanzados de respuesta a preguntas. A continuación, explicaremos muy brevementes su importancia en diversas aplicaciones y las limitaciones inherentes a estos modelos.

Aplicaciones Generales de los LLMs

Los LLMs tienen una amplia gama de aplicaciones que impactan numerosos sectores. En el ámbito empresarial, facilitan la automatización de tareas relacionadas con el servicio al cliente mediante chatbots inteligentes que pueden manejar consultas complejas. En el sector educativo, apoyan la creación de contenidos educativos personalizados y la tutoría automatizada. Además, en el campo del derecho y la medicina, los LLMs ayudan en la organización y búsqueda de información extensa, permitiendo a los profesionales centrarse en tareas más especializadas.

Limitaciones de los LLMs Convencionales

A pesar de su avanzada capacidad y utilidad, los LLMs enfrentan varias limitaciones significativas:

Dependencia de los Datos de Entrenamiento

Los LLMs dependen en gran medida de los datos con los que son entrenados. Su conocimiento está limitado a la información contenida en estos datos, lo que significa que cualquier sesgo o error en los datos de entrenamiento se reflejará en las respuestas y comportamientos del modelo. Esta dependencia restringe su capacidad para adaptarse a situaciones o información nueva que no esté representada en el conjunto de entrenamiento.

Incapacidad para Responder a Preguntas sobre Información Actualizada o Desconocida

Los LLMs pueden no responder adecuadamente a preguntas sobre eventos recientes o datos específicos que no estaban disponibles durante su entrenamiento. Por ejemplo, un modelo entrenado hasta el año 2019 no tendría información sobre eventos ocurridos en 2021, lo que limita su utilidad en aplicaciones que requieren actualizaciones constantes de conocimiento.

Problemas de “Alucinación” en Respuestas

Un desafío particular es la tendencia de los LLMs a “alucinar” respuestas; es decir, generar información falsa o inventada cuando no están seguros de la respuesta correcta. Esto puede ser problemático en aplicaciones críticas donde la precisión de la información es fundamental, como en el ámbito médico o legal.

Estas limitaciones subrayan la necesidad de desarrollos adicionales en el campo de la inteligencia artificial y motivan la investigación hacia modelos más avanzados como el RAG, que busca superar estos obstáculos mediante la integración de capacidades de recuperación de información en tiempo real. Concepto de Retrieval-Augmented Generation (RAG)

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) es un enfoque innovador en el campo de los modelos de lenguaje que combina las capacidades de generación de texto con sistemas de recuperación de información. Este concepto busca superar algunas de las limitaciones más significativas de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), especialmente en términos de precisión y relevancia de la información generada.

Propósito del RAG

El RAG es un modelo híbrido que integra un componente de recuperación de información con un modelo generativo de lenguaje. El propósito principal del RAG es enriquecer la generación de texto de los LLMs con información actual y específica obtenida de fuentes externas en tiempo real. Esto permite al modelo generar respuestas más precisas y basadas en datos actuales, lo cual es crucial en aplicaciones donde la veracidad y la actualidad de la información son esenciales.

Cómo RAG Aborda las Limitaciones de los LLMs

El RAG aborda directamente varias limitaciones clave de los LLMs convencionales. Al incorporar un sistema de recuperación que accede a información actualizada y relevante, el modelo puede superar la restricción de los datos de entrenamiento obsoletos o incompletos. Esto reduce significativamente el problema de las respuestas basadas en datos desactualizados o erróneos. Además, al validar o complementar su generación con datos recuperados, el RAG minimiza el riesgo de “alucinaciones” o generaciones incorrectas.

Componentes del Modelo RAG

El modelo RAG consta de dos componentes principales:

1. el modelo generador
2. el modelo recuperador.

El modelo generador es un LLM convencional que produce texto basado en la entrada del usuario y los datos recuperados. Por otro lado, el modelo recuperador es un sistema de búsqueda que identifica y recupera información relevante de una base de datos o un conjunto de documentos. De ahí el nombre de Retrieval-augmented generation, que en sí es ya muy descriptivo.

Modelo Generador y Modelo Recuperador

En el contexto del RAG, el modelo generador tiene la tarea de generar respuestas coherentes y contextualmente adecuadas utilizando tanto la entrada del usuario como la información proporcionada por el modelo recuperador. El modelo recuperador, en cambio, actúa como un filtro que selecciona información pertinente y actual de una colección de documentos o datos. Este proceso asegura que la generación del texto sea informada y enriquecida por datos verificados y relevantes.

Interacción entre el Sistema de Recuperación y Generación

La interacción entre el sistema de recuperación y generación en el RAG es dinámica y bidireccional. Primero, el sistema de recuperación recibe pistas o palabras clave del texto generado inicialmente por el modelo generador. Utiliza estas pistas para buscar y recuperar la información más relevante de su base de datos. Luego, esta información es devuelta al modelo generador, que la integra para refinar o completar la respuesta inicial. Este ciclo puede repetirse varias veces durante una única generación de respuesta, asegurando que el texto final sea tanto informativo como contextualmente apropiado. Proceso de Funcionamiento de RAG

El proceso de funcionamiento del sistema RAG empieza con la entrada de texto proporcionada por el usuario. A partir de aquí, el modelo entra en un flujo de trabajo dinámico que integra tanto la generación de texto como la recuperación de información para producir respuestas precisas y relevantes.

Flujo de Trabajo desde la Entrada del Usuario hasta la Respuesta del Modelo

1. Entrada del Usuario: El proceso comienza cuando un usuario proporciona una consulta o pregunta.(query)
2. Procesamiento Inicial: El modelo generador crea una respuesta preliminar basada en la entrada. Utiliza su conocimiento entrenado, pero esta respuesta aún puede carecer de detalles específicos o actualizados.
3. Recuperación de Información: Paralelamente, el modelo recuperador analiza la respuesta preliminar para extraer términos clave y conceptos. Luego, utiliza estos elementos para buscar en una base de datos o colección de documentos, recuperando los fragmentos de texto más relevantes.
4. Integración de la Información: La información recuperada se reintegra en el modelo generador, que ajusta o reescribe la respuesta considerando los nuevos datos.
5. Respuesta Final: El modelo generador produce la versión final de la respuesta, que ahora está enriquecida con información precisa y relevante, y la entrega al usuario.

Documentos Personalizados y Recuperación de Información Relevante

El RAG puede ser particularmente potente cuando se alimenta con documentos personalizados que reflejan información actualizada o de nicho específico. Esto permite que el sistema de recuperación acceda a un conjunto de datos que es altamente relevante para el contexto o la industria específica del usuario o la empresa. La capacidad de recuperar información de estos documentos personalizados mejora significativamente la relevancia y precisión de las respuestas del modelo.

La arquitectura técnica de un modelo RAG se basa en dos pilares principales: el modelo generador que es normalmente un LLM grande, como MISTRAL, GPT, GEMINI etc.., y un modelo recuperador que puede ser un sistema de indexación y recuperación como una base de datos vectorial.

Cómo se Procesan y Utilizan los Embeddings

Los embeddings, o representaciones vectoriales de texto, juegan un papel crucial en ambos componentes del RAG. En el modelo recuperador, los embeddings ayudan a mapear consultas y documentos a un espacio vectorial donde los textos similares están cerca unos de otros, de acuerdo a sus dimensiones.

Esto lo explicaré en otro artículo, pero se trata de que cada trozo de texto (chunk) de la consulta (query) y de los documentos, se ha codificado (embedding) y en un espacio multidimensional.(Por ejemplo, en modelos de lenguaje natural comunes como Word2Vec, GloVe, o FastText, es típico ver dimensiones de embedding que van desde 50 hasta 300. En modelos de transformers como GPT LLAMA o Gemini, las dimensiones pueden ser mucho mayores, de 768 a 1024 dimensiones o más).

Esto facilita la recuperación eficiente de información relevante. En el modelo generador, los embeddings son utilizados para entender mejor el contexto de la información recuperada y para generar una respuesta coherente y contextualmente enriquecida. Los embeddings permiten que el modelo capture matices semánticos y relaciones complejas en el texto, lo que es esencial para la generación de respuestas precisas y detalladas. Aplicaciones Prácticas de RAG

El modelo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas en diversas industrias debido a su capacidad única para combinar generación de texto avanzada con recuperación de información específica y relevante.

Así que el futuro desarrollo de RAG va a incluir mejoras en la precisión de la recuperación de información, la capacidad de integración en tiempo real de datos actualizados y la mejora de la generación de texto para hacerla aún más contextual y relevante.

La continua evolución de RAG promete avances significativos en cómo las máquinas comprenden y procesan el lenguaje humano, llevando a un futuro donde la inteligencia artificial puede asistir a los humanos de una mejor marera y paradojicamente al menos en mi opinión ayudarnos a ser mejores humanos. ¡Hasta la semana que viene!.