RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una forma reciente de mejorar los LLM de una manera altamente efectiva, combinando poder generativo y recuperación de datos en tiempo real. RAG permite que un sistema determinado impulsado por IA produzca resultados contextuales que sean precisos, relevantes y enriquecidos con datos, lo que les da una ventaja sobre los LLM puros.
La optimización de RAG es un enfoque holístico que consiste en el ajuste de datos, el ajuste fino del modelo y la ingeniería rápida. Este artículo analiza estos componentes en profundidad para obtener información centrada en la empresa sobre cómo estos componentes podrían ser los mejores para modelos de inteligencia artificial empresarial.
Mejorar los datos para un mejor rendimiento de la IA
- Limpieza y organización de datos: Los datos siempre deben limpiarse antes de su uso adecuado para eliminar errores, duplicados y secciones irrelevantes. Tomemos como ejemplo la IA de atención al cliente. Una IA solo debe hacer referencia a preguntas frecuentes precisas y actualizadas para no revelar información obsoleta.
- Inyección de conjunto de datos específicos del dominio: El rendimiento se puede mejorar potencialmente al inyectar conjuntos de datos especializados desarrollados para dominios específicos. Una parte del logro es inyectar revistas médicas e informes de pacientes (con las debidas consideraciones de privacidad) en la IA en el campo de la atención médica para permitir que la IA de atención médica brinde respuestas informadas.
- Uso de metadatos: Los metadatos utilizados pueden incluir información como marcas de tiempo, autoría e identificadores de ubicación; esto ayuda a la recuperación al estar en el contexto correcto. Por ejemplo, una IA puede ver cuándo se publicó un artículo de noticias y esto podría indicar que la información es más reciente y, por lo tanto, debería aparecer en el resumen.
Preparación de datos para RAG
- Recopilación de datos: Este es, sin duda, el paso más básico, en el que se recopilan o incorporan nuevos datos para que el modelo esté al tanto de la actualidad. Por ejemplo, una IA que se preocupa por predecir el tiempo siempre debería recopilar datos y horas de bases de datos meteorológicas para generar predicciones viables.
- Limpieza de datos: Tenga en cuenta los datos sin procesar que llegan. Primero deben revisarse antes de procesarse para eliminar errores, inconsistencias u otros problemas. Esto puede incluir actividades como dividir adecuadamente los artículos largos en segmentos cortos que permitan que la IA se centre solo en las partes relevantes durante el análisis sin contexto.
- Fragmentación de información: Una vez que los datos hayan pasado por todo el proceso de limpieza, se organizarán en fragmentos más pequeños para que ninguno de ellos exceda los límites y factores analizados en la etapa de entrenamiento del modelo. Cada extracto debe resumirse adecuadamente en unos pocos párrafos o beneficiarse de otras técnicas de resumen.
- Anotación de datos: El proceso de manipulación que incluye el etiquetado o la identificación de datos aporta un nuevo giro para mejorar la recuperación al informar a la IA sobre el asunto contextual. Esto debería permitir un análisis de sentimientos más eficaz de los comentarios de los clientes que se manipulan para convertirlos en aplicaciones de texto útiles cuando se etiquetan con emociones y sentimientos generales.
- Los procesos de control de calidad: Los procesos de control de calidad deben pasar por controles de calidad rigurosos para que solo los datos de calidad pasen por los procesos de capacitación y recuperación. Esto puede implicar una doble verificación manual o programática para comprobar la coherencia y la precisión.
Personalización de LLM para tareas específicas
La personalización de LLM es un ajuste de diversas configuraciones en la IA para aumentar la eficiencia del modelo a la hora de realizar determinadas tareas o con el objetivo de facilitar el trabajo en determinadas industrias. Sin embargo, esta personalización del modelo puede ayudar a aumentar la capacidad del modelo para reconocer un patrón.
- Modelos de ajuste fino: El ajuste fino consiste en entrenar el modelo con conjuntos de datos determinados para que pueda comprender las sutilezas específicas del dominio. Por ejemplo, un bufete de abogados podría elegir este modelo de IA para redactar contratos con precisión después de haber revisado muchos documentos legales.
- Actualizaciones continuas de datos: Debe asegurarse de que las fuentes de datos del modelo sean precisas y que esto lo mantenga lo suficientemente relevante como para responder a temas en evolución. Es decir, una IA financiera debe actualizar periódicamente su base de datos para capturar los precios de las acciones y los informes económicos actualizados.
- Ajustes específicos de la tarea: Ciertos modelos que se han adaptado para determinadas tareas son capaces de cambiar una o ambas de las características y parámetros para que se adapten mejor a esa tarea en particular. La IA de análisis de sentimientos se puede modificar, por ejemplo, para reconocer ciertas terminologías o frases específicas de la industria.
Elaboración de indicaciones eficaces para los modelos RAG
La ingeniería de indicaciones puede entenderse como una forma de producir el resultado deseado utilizando una indicación perfectamente diseñada. Piense en ello como si estuviera programando su LLM para generar un resultado deseado y aquí hay algunas formas en las que puede crear una indicación eficaz para los modelos RAG:
- Indicaciones claras y precisas: Una indicación más clara produce una mejor respuesta. En lugar de preguntar: “Cuéntame sobre la tecnología”, puede ser útil preguntar: “¿Cuáles son los últimos avances en tecnología de teléfonos inteligentes?”
- Avance iterativo de indicaciones: El perfeccionamiento continuo de una indicación en función de los comentarios aumenta su eficacia. Por ejemplo, si los usuarios consideran que las respuestas son demasiado técnicas, la indicación se puede ajustar para pedir una explicación más sencilla.
- Técnicas de estímulo contextual: Las indicaciones pueden ser contextuales para adaptar las respuestas a las expectativas de los usuarios. Un ejemplo sería utilizar las preferencias del usuario o interacciones anteriores dentro de las indicaciones, lo que produce resultados mucho más personales.
- Organizar indicaciones en secuencia lógica: Organizar las indicaciones en una secuencia lógica ayuda a especializarse.
Información importante. Por ejemplo, cuando alguien pregunta sobre un acontecimiento histórico, sería más adecuado decir primero: “¿Qué ocurrió?”, antes de continuar preguntando: “¿Por qué fue importante?”.
A continuación se explica cómo obtener los mejores resultados de los sistemas RAG.
Canales de evaluación regulares: según algunas evaluaciones, la implementación de un sistema de evaluación ayudará a RAG a realizar un seguimiento de su calidad a lo largo del tiempo, es decir, revisar de manera rutinaria el desempeño de las partes de recuperación y generación de RAG. En resumen, averiguar qué tan bien una IA responde preguntas en diferentes escenarios.
Incorporar ciclos de retroalimentación de los usuarios: la retroalimentación de los usuarios permite realizar mejoras constantes en lo que el sistema tiene para ofrecer. Esta retroalimentación también permite que el usuario informe sobre cuestiones que deben abordarse desesperadamente.
