Imagina un asistente virtual que no solo responda preguntas de forma general, si no que además tenga acceso a tu base de datos para date información actualizada en tiempo real para responder consultas específicas sobre tu negocio.
¿Qué son los Large Language Models (LLM)?
Son sistemas basados en inteligencia artificial que han sido entrenados con grandes volúmenes de datos para comprender y generar lenguaje humano. Estos modelos han revolucionado la forma de interacción entre humanos y computadoras, permitiéndoles comprender contextos complejos, responder preguntas, generar y transformar contenido además de automatizar tareas.
¿Qué es Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Es una técnica avanzada que combina la generación de textos con la búsqueda de información, en lugar de depende solo del conocimiento que el modelo adquirió durante su entrenamiento, RAG puede integrar fuentes de información en tiempo real para geenrar respuestas más precisas y actualizadas.
Tipos de RAG
RAG Direct
En este enfoque, el sistema recupera documentos relevantes desde una fuente externa y los utiliza para generar una respuesta sin ninguna modificación adicional. La información recuperada se proporciona directamente al modelo de lenguaje para que éste genere una respuesta contextualizada.
RAG Sequence
Es un proceso más estructurado y controlado. Aquí, el modelo LLM primero genera una consulta optimizada que luego se utiliza para buscar en la base de datos. Una vez que se recuperan los documentos, se utiliza esa información para mejorar la respuesta generada.
RAG Fusion
En este tipo, el sistema combina múltiples resultados de búsqueda y los presenta al modelo LLM. A diferencia de los enfoques anteriores, aquí se utiliza una fusión de documentos para mejorar la calidad y la relevancia de la información antes de que el LLM genere la respuesta.
RAG Enhanced
Es una versión optimizada que utiliza técnicas adicionales, como modelos de machine learning para clasificar y priorizar los resultados antes de que sean enviados al LLM. Aquí, el sistema aplica un nivel adicional de análisis para asegurarse de que los documentos recuperados sean los más relevantes.
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