¿Qué es RAG y por qué es crucial para los agentes de IA?

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una técnica de inteligencia artificial que combina las ventajas de los sistemas tradicionales de recuperación de información (como la búsqueda y las bases de datos) con las potentes capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). En esencia, RAG permite a un LLM acceder a fuentes de datos externas y específicas para complementar su conocimiento preexistente y generar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Imagina que un agente de IA es un experto en un campo general, pero necesita consultar un manual o un archivo específico para responder a una pregunta muy concreta. RAG le proporciona esa habilidad. Un problema común con los LLMs es que no comprenden el conocimiento privado de una organización, como documentos internos, bases de datos de clientes o políticas específicas. Con RAG, podemos enriquecer el contexto del LLM con esta información privada adicional, lo que le permite reducir significativamente las "alucinaciones" (respuestas incorrectas o inventadas) y responder preguntas con mayor precisión.

¿Cómo funciona esta potente arquitectura?

El proceso de RAG generalmente sigue estos pasos:

1. Transferencia e ingesta de datos: se introducen datos de diversas fuentes, como archivos locales, almacenamiento en la nube o bases de datos empresariales.
2. Transformación y fragmentación: los datos se procesan y se dividen en fragmentos más pequeños para su posterior indexación.
3. Generación de Embeddings: un modelo de embeddings convierte estos fragmentos de texto en representaciones numéricas (vectores) que capturan su significado semántico y contexto. Textos similares tendrán embeddings cercanos en el espacio vectorial.
4. Indexación de datos: se crea un índice de esta base de conocimientos (llamado corpus), similar a un índice detallado de un libro de referencia, para optimizar la búsqueda de información.
5. Recuperación: cuando una persona realiza una consulta, el componente de recuperación del motor RAG busca rápidamente en el índice la información más relevante. Esto a menudo implica el uso de bases de datos vectoriales avanzadas que permiten la búsqueda semántica eficiente.
6. Generación: la información relevante recuperada se proporciona al modelo generativo de IA como contexto adicional, guiándolo para producir una respuesta fáctica, fundamentada y pertinente.

Esta capacidad de acceder a información actualizada y específica de forma dinámica es crucial para los agentes de IA empresariales. Esto les permite ofrecer respuestas precisas, informativas y contextuales, mejorando significativamente la experiencia del usuario y la eficiencia operativa.

RAG vs. Reentrenamiento de Modelos: Eficiencia y seguridad para el ámbito empresarial

Una de las distinciones más importantes de RAG es cómo personaliza la IA en comparación con el reentrenamiento o ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLMs).

Los LLMs se entrenan con cantidades masivas de datos públicos, pero su conocimiento está limitado a los datos con los que fueron entrenados. Si una empresa necesita que un LLM responda preguntas sobre sus manuales internos, bases de datos de clientes o políticas confidenciales, hay dos caminos principales:
 

1. Reentrenamiento o fine-tuning: implica modificar los pesos del modelo de lenguaje, adaptándolo a un conjunto de datos específico. Para datos empresariales, esto significa integrar información privada directamente en el modelo. Este enfoque presenta varios desafíos:
   1. Coste elevado: reentrenar o ajustar modelos grandes requiere de una gran cantidad de recursos informáticos y, por tanto, es costoso.
   2. Tiempo: es un proceso que requiere tiempo prolongado.
   3. Obsolescencia: el conocimiento del modelo queda "congelado" en el momento del entrenamiento. Cada vez que haya nueva información o cambios, el modelo necesitaría ser reentrenado, lo que es poco práctico y costoso.
   4. Seguridad y Privacidad: incorporar datos sensibles de la empresa directamente en los pesos del modelo puede plantear riesgos de seguridad y preocupaciones sobre la fuga de datos. Es más difícil garantizar que la información confidencial no sea expuesta 
2. Generación Aumentada por Recuperación (RAG): este enfoque es inherentemente más eficiente y seguro para las empresas. En lugar de modificar el modelo de IA base, RAG permite que el agente consulte una base de conocimiento externa y segura en tiempo real, antes de generar una respuesta.

Las ventajas clave de RAG para las empresas

• Eficiencia: no es necesario reentrenar el LLM cada vez que la información cambie. Sólo se actualiza la base de conocimiento externa, lo cual es mucho más rápido y económico.
• Seguridad y Privacidad: los datos privados de la empresa permanecen en bases de conocimiento controladas y seguras y el LLM sólo accede a ellos en el momento de la consulta. Esto mitiga significativamente el riesgo de fuga de datos y facilita el cumplimiento normativo. Por ejemplo, el motor de RAG de Vertex AI es compatible con controles de seguridad como VPC-SC y CMEK.
• Actualización constante: los agentes siempre tienen acceso a la información más reciente simplemente actualizando la base de conocimiento, sin afectar al modelo base.
• Reducción de alucinaciones: al "fundamentar" las respuestas en documentos específicos recuperados, RAG disminuye drásticamente la tendencia del LLM a generar información incorrecta o inventada, garantizando respuestas fácticas y fiables.

Este enfoque hace que RAG sea la solución perfecta para las empresas que buscan personalizar sus sistemas de IA con datos internos sin incurrir en los costes, el tiempo y los riesgos de seguridad asociados con el reentrenamiento de modelos grandes.

Casos de uso avanzados de RAG en entornos empresariales

La capacidad de RAG para proporcionar a los agentes de IA acceso a bases de conocimiento específicas abre un abanico de casos de uso transformadores en el ámbito empresarial:

• Agente de soporte técnico personalizado:

Un agente de IA puede consultar manuales de producto, guías de solución de problemas, foros de soporte y el historial de casos de clientes específicos para ofrecer soluciones precisas y contextualmente relevantes. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre un problema con un producto, el agente no sólo entenderá la pregunta, sino que también recuperará la sección exacta del manual de producto relevante y los pasos de solución de problemas más comunes, incluso considerando interacciones pasadas del cliente.

• Agente de Recursos Humanos (RRHH) inteligente:

Los empleados a menudo tienen preguntas sobre políticas internas, beneficios, procesos de incorporación o días libres. Un agente de RRHH potenciado por RAG puede acceder a documentos de políticas, manuales de beneficios, FAQs internas y bases de datos de empleados para proporcionar respuestas instantáneas y consistentes. Esto libera al personal de RRHH de tareas repetitivas y garantiza que todos los empleados reciban información precisa y actualizada.

• Asesor financiero automatizado:

Un agente puede ayudar a los clientes con consultas sobre inversiones o productos financieros, recuperando información de análisis de mercado, perfiles de riesgo de clientes, especificaciones de productos y regulaciones vigentes. Esto permite ofrecer asesoramiento personalizado y fundamentado, manteniéndose al día con las fluctuaciones del mercado.

• Asistente legal y de cumplimiento:

Para la industria legal, un agente puede navegar y extraer información de grandes volúmenes de leyes, regulaciones, jurisprudencia y documentos contractuales para responder a preguntas complejas, realizar investigaciones o asegurar el cumplimiento normativo, reduciendo riesgos y acelerando procesos.

Estos ejemplos demuestran cómo RAG permite a los agentes de IA ir más allá de las capacidades generales de un LLM, convirtiéndolos en herramientas altamente especializadas y valiosas para cualquier empresa, operando con la información más crítica y privada, de manera segura.

Emergya: Impulsando la Inteligencia Artificial con RA

En Emergya, somos una compañía internacional experta en el desarrollo de productos digitales de vanguardia basados en las últimas tecnologías cloud. Estamos orgullosos de ser reconocidos como Google Cloud Partner of the Year 2023 en Iberia y de ser el primer partner español con la certificación de empresa especialista en Machine Learning.

Nuestra experiencia en Inteligencia Conversacional e Inteligencia Artificial aplicada al negocio nos posiciona como el aliado ideal para implementar soluciones RAG que transformen su empresa. Comprendemos que la capacidad de usar datos privados de manera eficiente y segura es fundamental para que los agentes de IA sean verdaderamente útiles en el ámbito empresarial. Por eso, acompañamos a nuestros clientes en su hoja de ruta de digitalización, generando un impacto positivo y medible.

Hemos co-creado productos digitales que reflejan la aplicación de estos principios:

• EME, el asistente virtual que tramita partes a través de WhatsApp: Este agente conversacional atiende dudas y gestiona partes de accidente. La integración de RAG sería clave para que EME acceda a las pólizas de seguro y al historial del cliente para ofrecer respuestas precisas y procesar reclamaciones de forma eficiente.
• IA para valoración de riesgos en hostelería para Mapfre: Este proyecto utiliza herramientas de Inteligencia Artificial de Google Cloud para reducir significativamente la duración del proceso de valoración de riesgos. RAG podría fundamentar las decisiones del sistema al recuperar condiciones de pólizas o datos históricos de riesgo específicos.
• Recomendador de HPE: Donde se aplicaron herramientas de Machine Learning para ofrecer soluciones útiles a los usuarios basándose en una vasta cantidad de información. Un sistema RAG podría potenciar aún más este recomendador al recuperar dinámicamente la información más relevante y actualizada de productos o servicios.

Como partners especializados de Google Cloud, aprovechamos herramientas como el motor de RAG de Vertex AI, que facilita la generación aumentada por recuperación y es un framework de datos para desarrollar aplicaciones LLM adaptadas al contexto. También nos apoyamos en Vertex AI Search y la Búsqueda de Vectores de Vertex AI para construir sistemas de búsqueda y recuperación semántica de alta calidad.

Estos ejemplos demuestran cómo RAG transforma a un agente genérico en un 'experto especializado' que trabaja directamente con los datos más críticos de tu organización.

¿Listo para potenciar sus agentes de IA con datos empresariales

Los agentes de IA, cuando se combinan con la arquitectura RAG, representan una evolución crucial en la forma en que las empresas interactúan con la tecnología y gestionan sus procesos. Al proporcionarles la capacidad de acceder, entender y utilizar sus datos privados de forma segura y eficiente, las organizaciones pueden lograr una mayor eficiencia, agilidad y personalización en su transformación digital.

En Emergya, estamos listos para acompañarle en la implementación de soluciones innovadoras y ofrecerle el asesoramiento experto que necesita para navegar los desafíos y oportunidades de la IA generativa con RAG en su empresa. ¡Contacte con nosotros hoy mismo para explorar cómo podemos transformar su negocio!

Para más información o para comenzar su proyecto, escríbanos a info@emergya.com o contacte con nosotros.