En un esfuerzo renovado por integrar la inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial, el AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) ha impulsado el desarrollo de soluciones innovadoras empleando el enfoque de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Desde su fundación en mayo de 2023, este centro ha experimentado una creciente demanda de chatbots diseñados para extraer información y generar conocimientos a partir de vastas bases de datos heterogéneas.
RAG se presenta como un enfoque avanzado que combina modelos de lenguaje de gran escala con fuentes de datos externas, lo que permite mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas. Este método se estructura en tres fases fundamentales: la recuperación de información relevante, el aumento de esta información en conjunto con el cuestionamiento del usuario, y la generación de respuestas informadas y precisas.
Una serie de artículos publicados recientemente por el centro están orientados a guiar a los usuarios en la implementación eficiente de RAG. Estos artículos ofrecen una introducción a su arquitectura y proporcionan estrategias para optimizar el uso de texto en sistemas. Próximamente, se espera el lanzamiento de contenidos que abordarán cómo trabajar con múltiples formatos de datos, incluidos los tabulares y visuales.
Un punto clave discutido en esta guía es la importancia crítica de un sistema de recuperación eficiente. La capacidad de un RAG para entregar respuestas certeras depende principalmente de la efectividad de su módulo de recuperación. Para mejorar esto, se recomienda el uso de almacenes vectoriales en los que los documentos se segmentan y se convierten en vectores, facilitando búsquedas semánticas más efectivas. No obstante, se subraya que la búsqueda por palabras clave mantiene su relevancia, especialmente en contextos de jerga técnica y nombres propios.
Además, se presentan casos prácticos que ilustran la aplicación de soluciones RAG en diversos sectores, como el servicio al cliente, el entrenamiento de empleados, el mantenimiento industrial, la búsqueda de información de productos y el resumen de noticias financieras. Estos ejemplos demuestran cómo implementar y evaluar tales soluciones en distintas industrias.
Para asegurar la calidad de las respuestas generadas, se proponen métricas de evaluación como precisión, recuerdo y revisiones por expertos. Asimismo, se sugieren métodos para mejorar continuamente las respuestas, incluyendo técnicas de ingeniería de prompt, generación de citas y verificación de estas en documentos originales.
El centro destaca la importancia de la información contextual proporcionada durante la etapa de recuperación, enfatizando que optimizar la arquitectura de RAG es esencial para su éxito y adopción más amplia. En este marco, AWS facilita la creación de chatbots RAG a través de servicios como Amazon Bedrock Knowledge Bases, asociados con Amazon S3, los cuales automatizan el indexado y la fragmentación de documentos, haciendo más accesible la integración de estas tecnologías para empresas interesadas en innovar con IA generativa.
De cara al futuro, se anticipa que estos avances permitirán una gestión y utilización más eficiente de datos estructurados y visuales mediante soluciones multimodales, abriendo nuevas oportunidades para la inteligencia artificial en el ámbito empresarial.
