En el complejo mundo de la IA llegan a nuestros oiodos infinidad de terminos que desconocemos y necesitamos para entenderlos una explicación con detenimiento. Hoy te explicamos qué es RAG.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que combina modelos de lenguaje (LLM) con sistemas de recuperación de información para generar respuestas más precisas, actualizadas y basadas en datos reales.
A diferencia de un modelo de IA tradicional, que responde únicamente con el conocimiento aprendido durante su entrenamiento, un sistema RAG busca primero información relevante en una fuente externa —como bases de datos, documentos, PDFs o wikis— y luego utiliza ese contexto para generar la respuesta. Por eso, cuando se habla de qué es RAG en IA, se hace referencia a una arquitectura que mejora significativamente la fiabilidad de los modelos de lenguaje en entornos profesionales y de producción.
Desde el punto de vista del desarrollo, RAG para desarrolladores es especialmente útil en casos donde la información cambia con frecuencia o no forma parte del conocimiento base del modelo, como documentación interna, datos empresariales o contenidos privados.
Mediante el uso de embeddings y bases de datos vectoriales, RAG permite recuperar fragmentos relevantes de información y pasarlos al LLM en tiempo real, reduciendo alucinaciones y aumentando la precisión de las respuestas. Esta aproximación es clave para construir asistentes inteligentes, chatbots avanzados y sistemas de búsqueda semántica, convirtiendo a RAG en una de las soluciones más utilizadas en proyectos modernos de inteligencia artificial.
Recommender Systems (RS) han convertido się en una tecnología clave en la era de la Big Data y la IA, ayudando a los usuarios a encontrar recomendaciones personalizadas y relevantes. Una de las técnicas más efectivas en este campo es Recommendation And Ranking (RAG), que combina la generación de recomendaciones con el ranking de resultados. En este artículo, te presentamos una introducción a RAG, su arquitectura básica, vectorizadores populares, un ejemplo de flujo y buenas prácticas.
¿Qué es RAG?
Definición:
RAG (Recommendation And Ranking) es una tecnología de RS que combina la generación de recomendaciones con el ranking de resultados, lo que resulta en una mejora significativa en la calidad y la relevancia de las recomendaciones. RAG utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y generar recomendaciones personalizadas basadas en los intereses y las preferencias de los usuarios.
Arquitectura básica:
La arquitectura básica de RAG consiste en tres componentes principales:
Vectorizador: Convierte los datos de entrada en vectores numéricos, que pueden ser procesados por los algoritmos de aprendizaje automático.
Algoritmos de aprendizaje automático: Realizan el análisis de los datos vectorizados y generan modelos de preferencia de usuarios y ítems.
Generador de recomendaciones y ranking: Utiliza los modelos generados para generar recomendaciones personalizadas y ordenarlas según su relevancia.
Vectorizadores populares:
Bag of Words (BoW): Transforma las features textuales en vectores binarios.
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF): Calcula la importancia relativa de cada feature.
Word2Vec: Genera vectores semánticos para palabras.
Doc2Vec: Genera vectores semánticos para documentos.
Ejemplo de flujo:
Embeddings: Genera representaciones vectoriales para usuarios y ítems utilizando algoritmos como Word2Vec o Doc2Vec.
Búsqueda: Utiliza algoritmos de búsqueda como Lucene o Elasticsearch para encontrar ítems similares a los preferidos por el usuario.
Generación: Utiliza algoritmos de generación de recomendaciones como Matrix Factorization o Deep Learning para generar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario.
Ranking: Ordena los resultados generados según su relevancia utilizando algoritmos de ranking como BM25 o TF-IDF.
Buenas práctica:
Utiliza algoritmos de aprendizaje automático adaptados a tu dataset y tus necesidades.
Utiliza vectores de alto dimensiones para capturar la información subyacente de tus datos.
Utiliza algoritmos de búsqueda eficientes para encontrar ítems relevantes rápidamente.
Utiliza algoritmos de generación de recomendaciones adaptados a tu dataset y tus necesidades.
Utiliza algoritmos de ranking para ordenar los resultados según su relevancia.
Monitorea y actualiza regularmente tus modelos para mantenerlos actualizados.
Conclusión:
RAG es una tecnología de RS potente y versátil que combina la generación de recomendaciones con el ranking de resultados, lo que resulta en recomendaciones personalizadas y relevantes. Conocer la definición, la arquitectura básica, los vectorizadores populares, un ejemplo de flujo y buenas prácticas te ayudará a comprender el poder de RAG y a implementarlo en tu proyecto.