Written by: thempra on 12/02/2024 @ 08:00

Los modelos Retriever-And-Generator (RAG) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) son componentes avanzados de la inteligencia artificial en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Un RAG, en el contexto de la inteligencia artificial, se refiere a «Retriever-And-Generator» (Recuperador y Generador). Es un tipo de modelo de inteligencia artificial que combina dos componentes principales para mejorar la generación de texto: un sistema de recuperación de información (el «Recuperador») y un modelo generativo de lenguaje (el «Generador»).

El componente de recuperación de información se encarga de buscar y recuperar piezas de texto relevantes de una gran base de datos o corpus de documentos. Esta base de datos puede consistir en textos de internet, libros, artículos académicos, entre otros. El objetivo es encontrar información que sea relevante para la pregunta o el prompt proporcionado.

Una vez que se ha recuperado la información relevante, se pasa al componente generativo de lenguaje. Este componente utiliza la información recuperada como contexto o inspiración para generar una respuesta coherente y detallada. Al incorporar información específica y relevante del corpus de documentos, el modelo RAG puede proporcionar respuestas que son más informativas, precisas y detalladas en comparación con los modelos de generación de texto que solo dependen de la información preaprendida durante su entrenamiento.

Los modelos RAG son particularmente útiles para tareas que requieren conocimientos específicos o actualizados que no estaban disponibles o eran menos comunes en el momento en que el modelo de lenguaje fue entrenado. Esto incluye responder preguntas sobre eventos recientes, detalles técnicos específicos, o proporcionar explicaciones basadas en evidencia de fuentes confiables.

Elementos

Para poder comprender el potencial que genera esta combinación, vamos a adentrarnos un poco mas a fondo en cada una de las partes que consiguen desatar todo el potencial:

1. Retriever (Recuperador)

El componente de recuperación es responsable de buscar y seleccionar fragmentos de texto relevantes de una gran base de datos o corpus. Funciona mediante la consulta de una pregunta o un prompt y devuelve un conjunto de documentos o pasajes que son relevantes para esa consulta. Este proceso se basa en técnicas de búsqueda de información y puede utilizar tanto métodos basados en coincidencia exacta de palabras como métodos semánticos que capturan el significado de las consultas y los documentos.

2. Generator (Generador)

El generador es un modelo de lenguaje que toma como entrada el texto recuperado por el componente de recuperación y genera una respuesta coherente y contextualmente relevante. Este modelo está entrenado en tareas de generación de texto, como completar frases, responder preguntas o generar narrativas, y utiliza la información recuperada para enriquecer sus respuestas con detalles específicos y precisos.

3. LLM (Large Language Model)

Un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado en vastas cantidades de texto. Estos modelos aprenden patrones de lenguaje, gramática, conocimiento del mundo y habilidades de razonamiento a partir de los datos de entrenamiento. Los LLM pueden generar texto, responder preguntas, traducir entre idiomas, y realizar otras tareas relacionadas con el lenguaje. Son la base sobre la cual se construyen los componentes generativos de los modelos RAG y otros sistemas de NLP.

4. Embedding Engine (Motor de Incrustaciones)

Un motor de incrustaciones es una herramienta o sistema que convierte texto (palabras, frases, párrafos, documentos) en vectores numéricos (incrustaciones) de manera que el significado semántico y las relaciones entre diferentes piezas de texto se capturen en el espacio vectorial. Estas incrustaciones son fundamentales para permitir que las computadoras procesen y comprendan el lenguaje natural. Los motores de incrustación utilizan modelos de aprendizaje profundo y se aplican tanto en el componente de recuperación para encontrar documentos relevantes como en diversas otras aplicaciones de NLP.

5. Vector Database (Base de Datos de Vectores)

Una base de datos de vectores está diseñada para almacenar, buscar y gestionar incrustaciones de vectores. En el contexto de un modelo RAG, se utiliza para almacenar las representaciones vectoriales de los documentos o pasajes en el corpus. Cuando se realiza una consulta, el sistema convierte esta consulta en un vector utilizando el mismo motor de incrustaciones y luego busca en la base de datos de vectores los documentos cuyas incrustaciones son más cercanas (similares) al vector de consulta, facilitando la recuperación eficiente de información relevante.

Todo ello nos lleva a pensar que seguimos en una etapa inicial, que con el desarrollo de nuevos modelos y técnicas, combinando tecnologías existentes, promete una evolución cada vez mas optimizada, prensentando aplicaciones innovadoras y transformadoras en muchos campos.

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