El desarrollo en la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) ha dado un paso significativo al integrar datos heterogéneos en sus procesos. Este avance permite a los sistemas RAG manejar no solo bases de datos textuales, sino también una amplia gama de formatos, incluyendo tablas y contenido multimodal, como imágenes. Esta evolución responde a la creciente demanda empresarial por utilizar diferentes tipos de datos para mejorar los sistemas de pregunta y respuesta.
Un ejemplo notable de este progreso se encuentra en la asistencia técnica para ingenieros de campo. Se ha implementado un sistema que centraliza información sobre productos específicos y experiencia en el terreno de una empresa, integrando datos tanto estructurados como no estructurados. Esta solución permite a los ingenieros acceder rápidamente a información relevante, resolver problemas con mayor eficiencia y compartir conocimientos de manera interna más efectivamente. En la industria del petróleo y gas, otro ejemplo es un chatbot que responde a preguntas complejas, facilitando a las empresas la toma de decisiones más informadas y rápidas al analizar datos de diversas fuentes, como registros sísmicos y muestras de núcleo.
En el sector financiero, la nueva tecnología combina datos estructurados, como los precios de acciones, con información no estructurada para ofrecer un análisis más completo que ayude a identificar oportunidades y prever movimientos de mercado. Mientras tanto, en el ámbito del mantenimiento industrial, la integración de registros de mantenimiento, manuales de equipo e inspecciones visuales ha optimizado los calendarios de mantenimiento, mejorando las capacidades de diagnóstico de los técnicos.
El uso de routers en RAG es fundamental para manejar estas diversas fuentes de datos. Los routers dirigen las consultas de los usuarios a las canalizaciones de procesamiento adecuadas según el tipo de datos necesario, asegurando que cada tipo de dato se procese adecuadamente. Esto se consigue mediante la detección de intenciones del usuario, lo que permite gestionar de manera eficiente datos no estructurados, tablas estructuradas y contenido multimodal.
Además, los modelos avanzados ahora emplean la generación de código para mejorar el análisis de datos estructurados, como las grandes tablas que requieren un tratamiento más complejo. En aplicaciones como la producción de petróleo, los modelos de lenguaje son capaces de generar código Python o SQL para realizar el análisis requerido. Esta habilidad no solo optimiza el tiempo de respuesta, sino que también reduce el riesgo de errores en los modelos de lenguaje de gran tamaño.
La incorporación de capacidades multimodales en RAG representa otro avance significativo. Este enfoque permite la combinación de datos textuales e imágenes, beneficiando sectores como el comercio electrónico, donde los usuarios pueden buscar productos con texto e imágenes para encontrar coincidencias precisas. Las estrategias para lograr esto incluyen el uso de modelos de embebido multimodal o la generación de descripciones detalladas de imágenes mediante modelos de lenguaje avanzado, cada uno con sus ventajas particulares.
Estos desarrollos continúan desafiando los límites de la tecnología RAG, proporcionando a las organizaciones herramientas para integrar y aprovechar datos complejos y variados. La implementación efectiva de estas soluciones requiere descomponer problemas en componentes modulares, maximizando la utilidad de los modelos fundacionales para cada componente, desde la detección de intenciones hasta las capacidades multimodales que unen de manera fluida texto y datos visuales.
