En un movimiento estratégico para impulsar la adopción de la inteligencia artificial generativa entre las empresas, el AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) ha formado un equipo especializado en ciencia y estrategia para desarrollar soluciones de Prueba de Concepto usando la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Desde su lanzamiento en mayo de 2023, GenAIIC ha detectado una creciente demanda de chatbots que puedan extraer y generar información desde vastas y diversas bases de datos.
El método de RAG combina modelos de lenguaje de gran tamaño con fuentes de datos externas para optimizar la precisión y relevancia de las respuestas generadas. Este enfoque se estructura en tres fases principales: la recuperación de información pertinente, el aumento de esta información mediante el contexto proporcionado por el usuario, y la generación final de respuestas enriquecidas.
GenAIIC ha comenzado a distribuir una serie de publicaciones destinadas a orientar a las empresas en la implementación de RAG. Las primeras entregas se centran en la arquitectura básica de estos sistemas y en consejos para maximizar el rendimiento del texto dentro de estas plataformas. Próximamente, está planificado ofrecer una guía más comprensiva para integrar y manipular datos en múltiples formatos, incluyendo estructuras tabulares y contenidos visuales.
La eficiencia del sistema de recuperación se destaca como un componente fundamental en el rendimiento de un RAG, ya que de su eficacia depende la precisión en las respuestas generadas. La recomendación del centro es utilizar almacenes vectoriales para el almacenamiento de documentos, donde los textos son fragmentados y transformados en vectores, facilitando así una búsqueda semántica más potente. Sin embargo, todavía se reconoce el valor de las búsquedas por palabras clave, sobre todo en contextos técnicos específicos y en el manejo de nombres propios.
En un enfoque práctico, se han explorado aplicaciones concretas de RAG en diversas industrias, como el servicio al cliente, la capacitación de personal, el mantenimiento industrial, la búsqueda de información sobre productos y la síntesis de noticias financieras. Estos casos de estudio ofrecen una perspectiva sobre cómo implementar y medir las soluciones RAG en distintos sectores.
Para garantizar la calidad de la información recuperada y de las respuestas generadas, se sugieren métricas como precisión, recuerdo y evaluaciones por parte de expertos. Además, se ofrecen estrategias para mejorar la calidad de las respuestas, tales como la ingeniería de prompts, la generación de citas y su validación contra los documentos originales.
GenAIIC enfatiza que, aunque los modelos de lenguaje tienen gran potencial, la efectividad de las respuestas depende de la calidad del contexto recuperado. La evaluación y optimización de la arquitectura RAG se consideran vitales para su aceptación e implementación a gran escala.
Amazon Web Services está facilitando la creación de chatbots RAG a través de servicios como Amazon Bedrock Knowledge Bases vinculados a Amazon S3. Esto permite un automatizado proceso de indexación y segmentación de documentos, haciendo más sencilla la incorporación de estas tecnologías para las empresas que buscan innovar con inteligencia artificial generativa. Se prevé que los futuros desarrollos abran nuevas oportunidades en el manejo y aprovechamiento de datos más organizados y visuales mediante soluciones multimodales.
