ยฟQue es un sistema RAG?
En este mรณdulo, exploraremos en detalle quรฉ es un sistema Retrieval-Augmented Generation (RAG), por quรฉ es una tecnologรญa clave en el desarrollo de asistentes inteligentes y cรณmo se diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales.
1.1 Introducciรณn a Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Los modelos de lenguaje como GPT-4, DeepSeek y LLaMA han demostrado ser extremadamente รบtiles para responder preguntas y generar contenido en lenguaje natural. Sin embargo, tienen una limitaciรณn importante: su conocimiento estรก restringido a los datos con los que fueron entrenados. No pueden acceder a informaciรณn externa ni actualizar su conocimiento en tiempo real.
Un sistema RAG resuelve este problema combinando dos componentes:
- Recuperaciรณn (Retrieval): Bรบsqueda de informaciรณn relevante en documentos, bases de datos o fuentes de datos estructuradas.
- Generaciรณn (Augmented Generation): Uso de un modelo de lenguaje para procesar la informaciรณn recuperada y generar una respuesta contextualizada.
1.2 ยฟCรณmo funciona un sistema RAG?
El flujo de trabajo de un sistema RAG generalmente sigue estos pasos:
- El usuario ingresa una pregunta en lenguaje natural.
- El sistema busca informaciรณn relevante en una base de datos vectorial o documentos almacenados.
- La informaciรณn recuperada se proporciona como contexto adicional a un modelo de lenguaje.
- El modelo genera una respuesta combinando su conocimiento previo con los datos recuperados.
Este enfoque permite que el modelo produzca respuestas mรกs precisas, actualizadas y adaptadas a dominios especรญficos.
1.3 Diferencias entre RAG y generaciรณn pura
Existen diferencias clave entre un sistema RAG y un modelo de lenguaje tradicional:
| Caracterรญstica | Modelos de Lenguaje Tradicionales | Sistemas RAG |
|---|---|---|
| Fuente de Informaciรณn | Basado en datos de entrenamiento (estรกticos) | Accede a informaciรณn externa en tiempo real |
| Precisiรณn | Puede generar respuestas incorrectas o desactualizadas | Mayor precisiรณn al basarse en informaciรณn recuperada |
| Capacidad de actualizaciรณn | Requiere reentrenamiento para actualizar el conocimiento | Pueden actualizarse dinรกmicamente con nueva informaciรณn |
| Uso en dominios especรญficos | Limitado al conocimiento aprendido en el entrenamiento | Pueden personalizarse fรกcilmente con documentos propios |
1.4 Casos de uso de sistemas RAG
Los sistemas RAG son รบtiles en mรบltiples sectores y aplicaciones, incluyendo:
- Atenciรณn al cliente: Chatbots que responden preguntas basadas en documentaciรณn de la empresa.
- Medicina: Asistentes que acceden a artรญculos cientรญficos y reportes mรฉdicos actualizados.
- Educaciรณn: Sistemas que responden preguntas basadas en libros y materiales de estudio.
- Finanzas: Herramientas que analizan reportes econรณmicos en tiempo real.
- Automatizaciรณn empresarial: Asistentes que recuperan informaciรณn interna para mejorar la toma de decisiones.
1.5 Herramientas Open Source para construir un sistema RAG
Para desarrollar un sistema RAG sin depender de servicios cerrados o costosos, utilizaremos herramientas open source como:
- Ollama: Plataforma para ejecutar modelos de lenguaje locales sin necesidad de acceso a la nube.
- DeepSeek: Modelo de lenguaje avanzado optimizado para generaciรณn de texto.
- LangChain: Framework que facilita la integraciรณn de modelos de IA con bases de datos y fuentes de informaciรณn externas.
- FAISS / ChromaDB: Bases de datos vectoriales para almacenar y recuperar informaciรณn eficiente.
- Streamlit: Herramienta para crear interfaces web interactivas de manera sencilla.
Un sistema RAG es una soluciรณn poderosa para construir asistentes inteligentes que pueden acceder a informaciรณn en tiempo real, proporcionando respuestas mรกs precisas y actualizadas que un modelo de lenguaje tradicional.
En el siguiente mรณdulo, configuraremos nuestro entorno de desarrollo instalando las herramientas necesarias para construir nuestro propio sistema RAG.
Indice del curso
