La inteligencia artificial generativa puede redactar textos o analizar información con gran rapidez, pero sus respuestas dependen de los datos con los que fue entrenado el modelo y el contexto que recibe en cada consulta.
Para mejorar su funcionamiento se utiliza el RAG, un marco que permite a los grandes modelos de lenguaje consultar fuentes externas antes de generar una respuesta, ofreciendo mejores resultados.
Si te interesa comprender cómo funcionan estas soluciones y aprender a integrarlas en aplicaciones reales de inteligencia artificial, el Programa Avanzado en IA para Programar ofrecido por UNIR te ayuda a desarrollar las competencias técnicas necesarias para trabajar con tecnologías de IA aplicadas al desarrollo de software. Revisemos a continuación qué es RAG, los casos de uso y las ventajas de su aplicación.
¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
La definición de lo que es RAG (acrónimo de Retrieval Augmented Generation) hace referencia a un enfoque que combina la capacidad de generación de los grandes modelos de lenguaje con un sistema capaz de recuperar información desde fuentes externas. Por ello, su utilidad está vinculada a lo que es la inteligencia artificial. 1
En lugar de depender únicamente del conocimiento almacenado en los parámetros del modelo, el uso del RAG en los LLM permite conectarlos con bases documentales, información corporativa u otras fuentes que pueden modificarse sin necesidad de volver a entrenar todo el modelo.
¿Cómo funciona RAG en inteligencia artificial?
El funcionamiento del RAG en inteligencia artificial parte de una idea sencilla: antes de responder, el sistema busca información relevante en una fuente externa y se la proporciona al modelo como contexto. Para hacerlo, los documentos suelen dividirse en fragmentos o chunks, que después se transforman en representaciones numéricas capaces de reflejar similitudes semánticas entre textos.
La información recuperada se añade al prompt que recibirá el modelo de lenguaje. Posteriormente, el LLM utiliza tanto la pregunta como los datos recuperados para construir una respuesta más contextualizada. Este flujo permite que una solución de RAG trabaje con información extensa sin modificar necesariamente los parámetros del modelo.
¿Por qué RAG mejora las respuestas de la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa puede producir respuestas coherentes aunque la información que maneje esté desactualizada, sea insuficiente o no incluya los datos específicos que se necesitan. El RAG mejora este escenario al recuperar información relevante desde fuentes externas y entregarla al modelo antes de generar una respuesta.
Este enfoque también ayuda a reducir las denominadas “alucinaciones”, es decir, respuestas incorrectas o no respaldadas por los datos disponibles, ya que el modelo accede a un contexto verificable sobre el que puede construir su respuesta. Por eso, al trabajar con herramientas como ChatGPT u otros modelos generativos, la calidad del sistema de recuperación es tan importante como la capacidad del propio modelo. 2
Ventajas y limitaciones de Retrieval-Augmented Generation
Uno de los principales beneficios de la Retrieval Augmented Generation es que permite incorporar información nueva o específica sin la necesidad de volver a entrenar el modelo completo. Esto facilita trabajar con documentación empresarial, bases de conocimiento y contenidos que cambian con frecuencia. Otras ventajas y limitaciones que podemos mencionar son las siguientes:
- Uso de conocimiento especializado: permite conectar la inteligencia artificial con datos internos o propios de una organización.
- Mayor trazabilidad: la respuesta puede vincularse con los documentos utilizados durante la recuperación.
- Dependencia de la recuperación: una mala preparación de los datos, un índice deficiente o documentos poco relevantes pueden perjudicar la calidad del resultado.
Casos de uso de RAG en empresas y organizaciones
Las aplicaciones de inteligencia artificial basadas en RAG son útiles sobre todo cuando una empresa necesita un modelo que responda utilizando información propia. Algunos usos habituales son los sistemas de atención al cliente mediante chat de inteligencia artificial conectados con bases de conocimiento, los buscadores documentales y las herramientas que responden preguntas basándose en grandes volúmenes de archivos.
En el Ecuador, por ejemplo, una organización podría crear un asistente de inteligencia artificial conectado a los reglamentos internos, catálogos de productos, procedimientos operativos o documentación de soporte para facilitar consultas de empleados y clientes. La utilidad práctica del RAG está en que la información puede actualizarse desde las fuentes empresariales y recuperarse cuando sea necesaria.
RAG vs. fine-tuning: principales diferencias
Dentro de las distintas ramas de la inteligencia artificial, estas dos metodologías mejoran los modelos generativos de formas diferentes. El RAG recupera información externa y la incorpora al contexto sin modificar el modelo, por lo que resulta útil para trabajar con datos privados, especializados o que cambian frecuentemente.
El fine-tuning, en cambio, ajusta los parámetros del modelo mediante un entrenamiento adicional para adaptar su comportamiento o desempeño a tareas específicas. Ambas técnicas pueden combinarse; por ejemplo, un sistema puede usar el RAG Retrieval Augmented Generation para acceder a conocimiento actualizado y un modelo ajustado para responder de forma más especializada.
Herramientas y frameworks para desarrollar sistemas RAG
Para construir sistemas de RAG Retrieval Augmented Generation existen frameworks que simplifican tareas como cargar documentos, crear embeddings (incrustaciones), conectar bases vectoriales y recuperar información antes de enviarla al modelo. Entre los más utilizados están la LangChain, que permite integrar retrievers y modelos en aplicaciones; y el LlamaIndex, orientado a indexar y consultar distintas fuentes de datos.
Si quieres trabajar en ciencia de datos e inteligencia artificial, debes comprender cómo funcionan los índices, la búsqueda semántica y la evaluación de los resultados, ya que el rendimiento del RAG depende de la manera en que se integran todos estos componentes.
¿Cómo formarte en IA aplicada a la programación?
Si quieres desarrollar aplicaciones con RAG, necesitas combinar la programación con los fundamentos de IA inteligencia artificial. Adicional a comprender qué es ChatGPT, dominar Python es un buen punto de partida por su uso extendido en el desarrollo y análisis de datos; después conviene aprender a trabajar con APIs de modelos de lenguaje, prompts, embeddings y sistemas de recuperación semántica.
Para trabajar como especialista en inteligencia artificial, puedes empezar construyendo buscadores semánticos, asistentes documentales o pequeños sistemas RAG y evaluando después la calidad de sus respuestas. Más allá de seguir un curso de inteligencia artificial, te conviene crear también proyectos donde combines la programación, el machine learning, los modelos generativos y su evaluación.
Con el fin de desarrollar estas competencias desde una perspectiva práctica vinculada a los diferentes tipos de inteligencia artificial, el Programa Avanzado en IA para Programar ofrecido por UNIR te ayuda a profundizar en la programación aplicada a la inteligencia artificial generativa y en el desarrollo de soluciones basadas en esta tecnología.
Referencias bibliográficas:
1 What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)? (n.d.). Google Cloud. https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation
2 Martineau, K. (2023, August 22). What is retrieval-augmented generation (RAG)? IBM Research; IBM. https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG
