La técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha surgido como una herramienta crucial para mejorar las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). RAG combina el extenso conocimiento almacenado en fuentes de datos externas con el poder generativo de los LLMs, permitiendo abordar tareas complejas que requieren tanto conocimiento como creatividad. Actualmente, las empresas de todas las escalas implementan técnicas RAG, especialmente en aplicaciones que demandan respuestas basadas en documentos y otros tipos de análisis.
Sin embargo, mientras que construir un sistema RAG básico puede ser sencillo, desarrollar sistemas RAG de producción con patrones avanzados representa un desafío significativo. Una tubería RAG de producción maneja generalmente volúmenes de datos mayores y una mayor complejidad de datos, cumpliendo con estándares de calidad más estrictos que una simple prueba de concepto. Entre los principales problemas que los desarrolladores enfrentan se encuentran:
- Recuperaciones incorrectas: Falta del contexto relevante necesario para responder a la pregunta.
- Respuestas incompletas: El contexto está parcialmente presente, pero no completamente, resultando en respuestas que no cubren toda la pregunta.
- Alucinaciones: Aunque el contexto relevante está presente, el modelo no logra extraer la información correcta para responder a la pregunta.
Estos desafíos requieren técnicas RAG avanzadas en los componentes de comprensión de consulta, recuperación y generación para gestionar de manera efectiva estas fallas.
En este contexto, LlamaIndex emerge como una solución potente. Esta biblioteca de código abierto proporciona tanto técnicas simples como avanzadas para construir tuberías RAG de producción. Con un marco flexible y modular, LlamaIndex permite construir y consultar índices de documentos, integrándose con varios LLMs e implementando patrones avanzados de RAG.
Amazon Bedrock complementa esta funcionalidad al ofrecer un servicio gestionado con acceso a modelos fundacionales de alto rendimiento de proveedores líderes de inteligencia artificial a través de una API unificada. Bedrock proporciona una amplia selección de modelos grandes, junto con capacidades para construir y personalizar aplicaciones de IA generativa de manera segura. Entre las características avanzadas de Bedrock se incluyen la personalización del modelo con ajuste fino y entrenamiento continuo, así como RAG para aumentar las salidas del modelo recuperando contexto de bases de conocimiento configuradas con fuentes de datos privadas. Además, Amazon Bedrock asegura un rendimiento óptimo en inferencias de baja latencia a gran escala, evaluación del modelo y medidas de seguridad integrales.
Una integración robusta de LlamaIndex con Amazon Bedrock permite configurar varias tuberías RAG avanzadas:
- Tubería RAG simple: Configuración de una tubería básica en LlamaIndex utilizando modelos de Amazon Bedrock y búsqueda vectorial top-k.
- Consulta de router: Implementación de un router automatizado que pueda realizar dinámicamente búsquedas semánticas (top-k) o resúmenes.
- Consulta de sub-preguntas: Añadir una capa de descomposición de consultas que descomponga consultas complejas en otras más simples para ejecutarlas con herramientas relevantes.
- RAG agencial: Construcción de un agente con estado que realice las funciones mencionadas, manteniendo un historial de conversación y razonamiento.
El núcleo de RAG involucra recuperar información relevante de fuentes de datos externas y usarla para aumentar las indicaciones que alimentan a un LLM, permitiendo generar respuestas fundamentadas en conocimientos factuales y adaptadas a consultas específicas. En flujos de trabajo RAG en Amazon Bedrock, los documentos de bases de conocimiento configuradas se preprocesan, dividiéndose en fragmentos, incrustándolos en vectores e indexándolos en una base de datos vectorial. Esto permite una recuperación eficiente de información relevante en tiempo real. Cuando llega una consulta de usuario, el texto de la consulta se convierte en una representación vectorial que se compara con los vectores indexados para identificar los fragmentos más similares, proporcionando contexto adicional que se añade a la indicación original del usuario antes de ser pasada al modelo fundacional para generar una respuesta.
Avances recientes como LlamaCloud y LlamaParse en el ecosistema de LlamaIndex ofrecen servicios gestionados completos y motores de análisis especializados para la augmentación de contexto a nivel empresarial y análisis de documentos complejos, respectivamente.
Finalmente, la combinación de Amazon Bedrock y LlamaIndex para construir una pila RAG avanzada sigue varios pasos precisos, desde la descarga de documentos fuente hasta la consulta del índice. Esta configuración promete facilitar la gestión de grandes volúmenes de datos y mejorar la calidad de las respuestas generadas por los LLM en contextos complejos, permitiendo a las empresas construir tuberías RAG robustas y sofisticadas que maximizan el potencial de los LLMs para tareas intensivas en conocimiento.
