En un contexto donde la inteligencia artificial generativa sigue capturando el interés de diversas industrias, el AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) se ha posicionado como un aliado estratégico para empresas que buscan integrar estas tecnologías de manera eficaz. Desde su inauguración en mayo de 2023, GenAIIC ha reunido a un equipo de expertos en ciencia de datos y estrategia, dedicados a desarrollar soluciones de Prueba de Concepto utilizando un enfoque conocido como Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
RAG se destaca por combinar modelos de lenguaje de gran tamaño con fuentes de datos externas, optimizando así la relevancia y precisión de las respuestas generadas. Este sistema se implementa a través de tres pasos esenciales: primero, se recupera la información relevante; luego, se enriquece esa información con el contexto del usuario; y, finalmente, se genera una respuesta informada. Este proceso se ha vuelto particularmente popular debido a la creciente demanda de chatbots que extraen y sintetizan información de bases de datos diversas y extensas.
En su reciente publicación, GenAIIC ha comenzado a ofrecer guías sobre la implementación de RAG, inicialmente discutiendo su estructura básica y el uso eficiente del texto dentro del sistema. En próximas entregas, el centro planea profundizar en el manejo de datos en múltiples formatos, incluyendo tanto tabulares como visuales, un paso crucial para avanzar en soluciones multimodales que aprovechen imágenes y gráficos junto a datos textuales.
Uno de los elementos clave para el éxito de un sistema RAG es la eficacia de su módulo de recuperación. La precisión de las respuestas depende enormemente de la implementación de esta característica, por lo cual GenAIIC recomienda el uso de almacenes vectoriales, los cuales facilitan la búsqueda semántica al segmentar y convertir los textos en vectores. Sin embargo, también reconocen la persistente utilidad de las búsquedas por palabras clave, especialmente en contextos de lenguaje técnico o jerga especializada.
El artículo también explora aplicaciones prácticas de RAG en sectores tan diversos como el servicio al cliente, la formación de empleados, el mantenimiento industrial, y en la búsqueda de información de productos y resúmenes financieros. Estos casos ilustran el potencial de RAG en la mejora de procesos industriales y empresariales, permitiendo a las empresas optimizar su manejo y acceso a la información.
Para evaluar y garantizar la calidad de la información proporcionada, GenAIIC sugiere métricas como precisión y recuerdo, además de incluir evaluaciones de expertos. Entre las técnicas que propone para mejorar las respuestas generadas, se incluye la ingeniería de prompt, la generación de citas, y la verificación de respuestas en los documentos originales.
Adicionalmente, GenAIIC subraya que la calidad de las respuestas está intrínsecamente ligada a la información proporcionada en la etapa de recuperación. Por lo tanto, es crucial evaluar y optimizar constantemente la arquitectura de RAG para asegurar su eficacia y adopción a largo plazo.
Por último, Amazon Bedrock Knowledge Bases, vinculado con Amazon S3, facilita la creación de chatbots RAG al automatizar el indexado y fragmentación de documentos, lo que simplifica la integración de estas tecnologías para las empresas. Con estos desarrollos, se prevé que en el futuro cercano la inteligencia artificial generativa permita una gestión y uso más eficiente de datos estructurados y visuales, expandiendo así su aplicabilidad a nuevos dominios.
