AI
4. junio 2024 por Rafael Dubach
Descubre el Modelo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de adesso, un avance en IA que mejora los grandes modelos de lenguaje (LLM) con conocimiento externo actualizado. Este modelo promete soluciones de IA más inteligentes y rentables al adaptarse dinámicamente a nueva información. Explora el núcleo del modelo RAG, sus ventajas y la tecnología avanzada detrás de él para aprovechar tu base de datos interna, guiado por Rafael Dubach, uno de los expertos en IA de adesso.
El modelo RAG descifrado
¿Qué es exactamente la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)?
RAG mejora cómo los LLM producen respuestas al integrarlos con una base de conocimiento externa y autorizada más allá de sus datos de entrenamiento iniciales. Los LLM, que aprenden de conjuntos de datos masivos y utilizan miles de millones de parámetros, son hábiles en crear respuestas para tareas como responder preguntas, traducir entre idiomas y completar textos. RAG potencia las capacidades de los LLM al vincularlos a dominios específicos o a la base de conocimiento propietaria de una organización, enriqueciendo así sus salidas sin necesidad de reentrenamiento. Este método ofrece una forma rentable de asegurar que las salidas de los LLM se mantengan relevantes, precisas y valiosas a través de diversas aplicaciones. Así que los dos beneficios de RAG son la implementación rentable y el acceso a información actualizada sin necesidad de reentrenamientos extensivos.
Una mirada más cercanas
En su núcleo, RAG emplea un proceso de dos pasos que involucra la creación y utilización de embeddings, una forma de representación vectorial que captura la esencia semántica de los datos. Primero, el modelo RAG extrae datos de archivos PDF y .txt con el marco de trabajo LangChain y raspa el contenido de sitios web dados con BeautifulSoup. Luego, procesa esta información para generar embeddings. Estos embeddings son vectores de alta dimensión que codifican las características contextuales y semánticas de los datos externos, traduciendo efectivamente el texto en bruto en un formato matemático que las máquinas pueden entender y analizar. Esta transformación es crucial ya que permite al modelo comparar y contrastar diferentes piezas de información basadas en su contenido semántico en lugar de sus características de nivel superficial.
Una vez creados estos embeddings, se almacenan en una base de datos especializada optimizada para operaciones vectoriales. Esta base de datos actúa como un reservorio de conocimiento que el modelo RAG puede consultar para recuperar información relevante. Cuando un usuario plantea una pregunta, el modelo RAG opera en dos fases. En la fase inicial, el componente 'retriever' del modelo busca en la base de datos de embeddings los vectores que están semánticamente cerca del embedding de la consulta. Este proceso identifica los datos externos más relevantes que coinciden con el contexto o la información interna relacionada con la pregunta realizada. Posteriormente, en la fase de generación, el modelo pasa los embeddings identificados, junto con la pregunta original, a un gran modelo de lenguaje (LLM). El LLM, equipado con el contexto proporcionado por los embeddings, genera respuestas que están informadas por el contenido de las fuentes de datos externos. Este paso asegura que las respuestas no solo se basen en el conocimiento preexistente del modelo, sino que también se complementen con información actualizada de las fuentes externas.
Al integrar la recuperación de datos externos con las capacidades generativas de los modelos de lenguaje, el sistema RAG mejora significativamente la precisión y relevancia de sus respuestas. Este enfoque permite respuestas más informadas y contextualmente conscientes, cerrando la brecha entre las bases de conocimiento estáticas y la naturaleza dinámica y evolutiva de la investigación humana.
Under the hood
Profundizando, la fortaleza del modelo RAG radica en su uso de estos paquetes avanzados:
Ollama: Ollama es un marco de inteligencia artificial de vanguardia diseñado para implementar y escalar modelos de IA de manera eficiente, con un enfoque en versatilidad y rendimiento.
ChromaDB: Chroma es la base de datos de embedding de código abierto. Chroma facilita la construcción de aplicaciones LLM al hacer que el conocimiento, los hechos y las habilidades sean enchufables para los LLM.
LangChain: LangChain es un marco integral diseñado para crear aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje, centrándose en ofrecer capacidades de razonamiento y contexto. Permite a las aplicaciones conectar de manera transparente un modelo de lenguaje a varias fuentes de contexto, como instrucciones de comandos, ejemplos de pocos disparos y contenido específico para fundamentar sus respuestas. Además, empodera a las aplicaciones para depender de un modelo de lenguaje para razonar, guiándolas sobre cómo responder en función del contexto proporcionado y determinar las acciones apropiadas a tomar.
BeautifulSoup4: BeautifulSoup4 es una biblioteca de Python para analizar documentos HTML y XML, ampliamente utilizada para la extracción de datos web debido a su simplicidad y capacidad para navegar, buscar y modificar el árbol de análisis.
ChainLit (UI): Chainlit es un paquete de Python de código abierto para construir IA conversacional lista para producción.
Elevando la IA con el modelo RAG de adesso
En conclusión, este Modelo RAG aprovecha significativamente los LLM para respuestas más precisas, relevantes y oportunas. El enfoque innovador integra bases de conocimiento externas y dinámicas con el poder computacional de la IA, ofreciendo mejoras prácticas y rentables a las aplicaciones de IA directamente en tu computadora. Al incorporar tecnologías de vanguardia como Ollama, ChromaDB y LangChain, el Modelo RAG no solo enriquece las capacidades de la IA, sino que también se adapta a paisajes de información en constante evolución, apoyando tu camino hacia soluciones más inteligentes y adaptables.
adesso está comprometido con impulsar innovaciones en IA, haciendo que la tecnología funcione de manera más inteligente para ti. Nuestro Modelo RAG es un paso hacia un futuro donde la IA sirva de manera más efectiva como un socio en la innovación, listo para enfrentar los desafíos de un mundo en constante cambio. Sigamos innovando juntos, aprovechando
