La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) está emergiendo como una técnica poderosa para empresas que buscan desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa capaces de integrar datos en tiempo real y proporcionar conversaciones ricas e interactivas utilizando datos propios. Este método permite que las aplicaciones de IA accedan a fuentes externas y específicas del dominio, enriqueciendo el contexto y mejorando la precisión de las respuestas.
RAG combina la recuperación de información y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mejorar el desempeño en tareas de generación de texto. Implica recuperar información relevante de un vasto corpus de datos textuales y usar este material para fortalecer el proceso de generación, con el objetivo de incorporar conocimientos externos que incrementen la precisión y relevancia de las respuestas.
El flujo de trabajo de una orquestación RAG generalmente comprende dos pasos: primero, la recuperación de documentos relevantes de una fuente de datos externa utilizando consultas de búsqueda generadas; y segundo, la generación fundamentada donde, con los documentos recuperados, el modelo de generación crea respuestas educadas citando los textos obtenidos.
Una técnica notable en este ámbito es la recuperación densa, que busca entender el significado semántico y la intención detrás de las consultas de los usuarios, mapeando tanto las consultas como los documentos en un espacio de vectores densos para identificar los más relevantes.
Para mejorar la precisión en las búsquedas, los ingenieros han adoptado un enfoque de recuperación en dos etapas. En la primera etapa, un modelo de incrustación recupera un conjunto inicial de documentos candidatos. En la segunda etapa, un modelo de reordenamiento, como Cohere Rerank, evalúa y reordena estos documentos según su relevancia. Cohere Rerank genera una puntuación de similitud basada en criterios adicionales, como el contenido semántico, la intención del usuario y la relevancia contextual.
Cohere Rerank ha demostrado ser eficaz al aplicarse después de la recuperación inicial, combinando las ventajas de ambos enfoques: identificación de coincidencias relevantes y optimización de la búsqueda con documentos contextualmente más pertinentes. La última versión, Rerank 3, está especialmente diseñada para mejorar la búsqueda empresarial y los sistemas RAG, ofreciendo avanzadas capacidades que incluyen un contexto de hasta 4 mil palabras para documentos más largos, soporte multilingüe para más de 100 idiomas, y una mejor latencia y reducción de costos.
Desarrolladores y empresas pueden acceder a Rerank a través de la API de Cohere y en Amazon SageMaker. Para implementar Rerank 3 en Amazon SageMaker, los usuarios deben suscribirse al paquete del modelo en AWS Marketplace y crear un punto final que permita realizar inferencias en tiempo real, optimizando así la relevancia de los resultados.
En resumen, RAG se posiciona como una técnica eficaz para desarrollar aplicaciones de IA generativa, mejorando la integración de datos en tiempo real y permitiendo interacciones más enriquecedoras. La optimización con Cohere Rerank asegura que los materiales fuente recuperados sean no solo relevantes, sino también contextualmente precisos, potenciando la confianza en las respuestas generadas por las aplicaciones de IA.