La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la interacción con los clientes en diversas industrias, proporcionando experiencias personalizadas gracias a un acceso sin precedentes a la información. Esta transformación se ve potenciada por la Recuperación Aumentada por Generación (RAG), una técnica que permite a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) hacer referencia a fuentes de conocimiento externas, más allá de sus datos de entrenamiento originales.
RAG ha ganado popularidad debido a su capacidad para mejorar las aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Este enfoque es especialmente valorado por ofrecer respuestas más factual y relevantes en aplicaciones como sistemas de preguntas y respuestas, diálogos y generación de contenido, donde la precisión es vital. Para las empresas, RAG conecta la documentación interna con modelos de inteligencia artificial generativa, permitiendo que los empleados obtengan respuestas precisas y específicas al acceder a información de sus propios documentos internos.
El flujo de trabajo de RAG consta de cuatro componentes: entrada del usuario, recuperación de documentos, generación contextual y salida. El proceso comienza con una consulta del usuario para buscar en un corpus de conocimiento amplio. Los documentos relevantes se combinan con la consulta original para proporcionar contexto al LLM, permitiendo generar respuestas adecuadas. La popularidad de RAG se debe a su capacidad para utilizar datos externos actualizados, lo que ofrece dinámicas sin reentrenar modelos costosos.
Para implementar RAG eficazmente, muchas organizaciones utilizan plataformas como Amazon SageMaker JumpStart. Este servicio facilita la creación y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa al proporcionar acceso a modelos pre-entrenados y una interfaz fácil de usar dentro del ecosistema de AWS. Las empresas que emplean el Servicio OpenSearch como almacén de vectores se benefician de la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos y capacidades avanzadas de búsqueda semántica.
RAG ha transformado el uso de la inteligencia artificial en las empresas al combinar un amplio conocimiento general con datos empresariales actualizados. Esto ha mejorado la interacción con el cliente y las operaciones internas al proporcionar respuestas precisas basadas en información reciente. La implementación con Amazon SageMaker JumpStart y Amazon OpenSearch Service permite a las empresas aprovechar rápidamente estas herramientas, mejorando sustancialmente la experiencia del usuario y la satisfacción general.
