El campo de la generación aumentada por recuperación (RAG) ha dado un paso decisivo al integrar datos heterogéneos en sus procesos, elevando la capacidad de responder a las demandas de las empresas contemporáneas. Este avance permite que los sistemas no solo trabajen con bases de datos textuales, sino que también procesen tablas y contenido multimodal, incluyendo imágenes.
Un notable ejemplo de esta implementación es la asistencia técnica para ingenieros de campo. Se ha desarrollado un sistema que centraliza información de productos y experiencias en campo, permitiendo a los ingenieros acceder rápidamente a datos relevantes y compartir conocimientos de manera más efectiva. En la industria del petróleo y gas, un chatbot avanzado ayuda a responder preguntas complejas analizando registros sísmicos y muestras de núcleo, facilitando la toma de decisiones informadas y rápidas.
El sector financiero también se beneficia de estas innovaciones al combinar datos estructurados, como precios de acciones, con información no estructurada, proporcionando un análisis más detallado y ayudando a identificar oportunidades de mercado. En mantenimiento industrial, la integración de registros, manuales e inspecciones visuales optimiza los calendarios de mantenimiento y mejora las capacidades diagnósticas de los técnicos.
La utilización de routers en RAG es crucial para gestionar diversas fuentes de datos. Estos routers direccionan consultas a las canalizaciones de procesamiento correctas, asegurando un manejo adecuado de datos no estructurados, tablas y contenidos multimodales según el tipo de información solicitada por el usuario. La identificación de intenciones del usuario juega un papel vital en este proceso.
Los modelos avanzados también emplean generación de código para mejorar el análisis de datos estructurados, como tablas detalladas que demandan un tratamiento más complejo. En sectores como la producción de petróleo, los modelos generan código en Python o SQL para realizar análisis necesarios, optimizando tiempos de respuesta y reduciendo errores en los modelos de lenguaje.
La incorporación de capacidades multimodales a RAG representa un avance significativo. Este enfoque permite la combinación de texto e imágenes, reforzando aplicaciones en comercio electrónico, donde los usuarios pueden buscar productos utilizando ambos formatos para hallazgos más precisos. Las estrategias varían desde modelos de embebido multimodal hasta generar descripciones de imágenes, dependiendo del caso de uso.
Este progreso desafía los límites de la tecnología RAG, dotando a las organizaciones de herramientas para integrar y aprovechar datos complejos y variados. La implementación exitosa de estas soluciones requiere desglosar problemas en componentes modulares y maximizar la utilidad de los modelos fundacionales para cada componente, desde la detección de intenciones hasta la integración de texto y datos visuales.
