En un entorno donde las decisiones empresariales se basan cada vez más en datos, la precisión y la integridad de la información se han vuelto esenciales. Muchas organizaciones buscan mejorar la exactitud de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, y una solución prometedora es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que integra embebidos densos para ofrecer contexto relevante en las salidas de la inteligencia artificial. Aun así, cuando se requiere más precisión y contexto, se presenta una solución innovadora: el RAG mejorado por grafos (GraphRAG).
Lettria, socio de AWS, ha demostrado que la integración de estructuras gráficas en los flujos de trabajo de RAG puede aumentar la precisión de las respuestas hasta un 35% respecto a los métodos basados únicamente en vectores. La diferencia radica en la capacidad de los grafos para modelar relaciones complejas entre los datos, proporcionando una base más matizada para las salidas de la inteligencia artificial generativa.
Estos desarrollos se centran en cómo los grafos capturan consultas humanas complejas. Las preguntas formuladas por usuarios suelen requerir la conexión de múltiples piezas de información, lo que puede ser desafiante para las representaciones de datos tradicionales. Los grafos, al reflejar el pensamiento humano, conservan las relaciones entre entidades, permitiendo una interpretación más alineada con los procesos de pensamiento humano.
Pruebas realizadas por Lettria evidencian un incremento en la corrección de respuestas, pasando del 50% con RAG tradicional al 80% mediante GraphRAG. Este avance se ha aplicado en sectores como finanzas, salud, industria y derecho, mostrando su amplio rango de aplicaciones.
Para evaluar la efectividad de esta metodología, Lettria realizó benchmarks comparando su GraphRAG, que emplea almacenes vectoriales y gráficos, con un RAG basado solo en vectores. Estas pruebas confirmaron que combinar las fortalezas de ambos sistemas mejora la capacidad de manejar consultas complejas.
AWS se presenta como un soporte sólido para implementar estas aplicaciones, ofreciendo herramientas avanzadas como Amazon Neptune, que facilita la modelización de relaciones complejas.
La integración de GraphRAG con AWS y Lettria simplifica el procesamiento de datos complejos, mejorando en un 35% la precisión en tareas de respuesta a preguntas. Las soluciones gestionadas permiten a las empresas adaptarse a las crecientes demandas de información, reforzando la importancia de los grafos en la mejora de decisiones basadas en datos.
