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AI - Inteligencia Artificial

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(RAG) Retrieval-Augmented Generation

(RAG) Retrieval-Augmented Generation

(RAG) Retrieval-Augmented Generation

Es un marco de trabajo poderoso que combina las fortalezas de los modelos de IA basados en recuperación y generativos, permitiendo el desarrollo de sistemas de IA más precisos, informativos y confiables.

Cómo funciona:

Retrieval-Augmented Generation

Recuperación: Cuando un usuario proporciona una consulta o pregunta, el sistema RAG primero recupera información relevante de fuentes externas como bases de datos, documentos o internet. Este proceso de recuperación puede utilizar diversas técnicas como la búsqueda semántica o la coincidencia de palabras clave.

Aumento: La información recuperada se utiliza luego para aumentar la entrada proporcionada al LLM. Esto puede hacerse incorporando directamente los pasajes recuperados en la pregunta, resumiéndolos o utilizándolos para generar contexto adicional.

Generación: El LLM, ahora equipado con la entrada aumentada, genera una respuesta que incorpora el conocimiento recuperado, lo que resulta en una salida más informativa y precisa.

Beneficios:

Retrieval-Augmented Generation

Mayor precisión: Los modelos RAG pueden producir respuestas más precisas al basar su generación en información objetiva de fuentes externas.

Información actualizada: Los sistemas RAG pueden acceder y utilizar la información más reciente disponible en bases de conocimiento externas, asegurando que las respuestas generadas no se limiten a los datos de entrenamiento del LLM.

Transparencia y explicabilidad: Los modelos RAG pueden proporcionar fuentes para la información utilizada en sus respuestas, permitiendo a los usuarios verificar la precisión y comprender el razonamiento detrás de la salida generada.

Personalización y adaptabilidad: Los sistemas RAG pueden adaptarse fácilmente a diferentes dominios y casos de uso al conectar diferentes fuentes de conocimiento.

Aplicaciones:

Retrieval-Augmented Generation

Respuestas a preguntas: RAG puede utilizarse para construir sistemas de respuesta a preguntas que puedan responder con precisión a las preguntas recuperando información relevante de una base de conocimientos.

Chatbots y asistentes virtuales: RAG puede mejorar las capacidades de los chatbots y asistentes virtuales permitiéndoles acceder y utilizar el conocimiento externo para proporcionar respuestas más informativas y útiles.

Personalización y adaptabilidad: Los sistemas RAG pueden adaptarse fácilmente a diferentes dominios y casos de uso al conectar diferentes fuentes de conocimiento.

1) Mejor analizador de datos para IA

Better data parser

LlamaParse: API creado por LlamaIndex para analizar y representar archivos de manera eficiente para una recuperación y aumento de contexto eficientes utilizando el marco llamaIndex. Por ejemplo, cuando buscamos una mejor representación de los datos de un PDF.

Parse Prompts:

Output any math equation in ….

The provided document is … Most pages do not have a title. It does not contain tables. Try to reconstruct … in a cohesive way.

LlamaHub: es una biblioteca de código abierto que contiene una colección de conectores de datos diseñados para facilitar la integración de grandes modelos de lenguaje (LLMs) con diversas fuentes de conocimiento. Estos conectores permiten a los LLMs acceder y procesar información de diferentes formatos y plataformas, como documentos, bases de datos, sitios web y más.

Principales características y usos de LlamaHub:

  • Facilita la conexión de LLMs: LlamaHub simplifica el proceso de conectar LLMs como GPT Index y LangChain a una amplia variedad de fuentes de datos.

  • Conectores de datos versátiles: Ofrece conectores para diferentes tipos de datos, incluyendo documentos de texto, PDF, presentaciones de PowerPoint, hojas de cálculo de Excel, bases de datos SQL, páginas web, YouTube, Notion, Slack y muchos más.

  • Simplifica la carga de datos: Los conectores de LlamaHub facilitan la carga y el procesamiento de datos en diferentes formatos, ahorrando tiempo y esfuerzo a los desarrolladores.

  • Comunidad de código abierto: LlamaHub es un proyecto de código abierto impulsado por la comunidad, lo que significa que se beneficia de las contribuciones y mejoras constantes de los desarrolladores.

FireCrawl: https://www.firecrawl.dev

Firecrawl es una herramienta diseñada para simplificar el proceso de extracción y conversión de datos web para su uso en aplicaciones de modelos de lenguaje extenso (LLM). Funciona de la siguiente manera:

  1. Extracción de datos web: Firecrawl puede extraer datos de sitios web, incluso aquellos protegidos por medidas anti-scraping como proxies inversos, límites de velocidad y almacenamiento en caché.

  2. Limpieza y estructuración de datos: Utiliza algoritmos avanzados para limpiar y estructurar los datos extraídos, eliminando elementos innecesarios y formateando el contenido.

  3. Conversión a Markdown: El contenido se convierte a formato Markdown, ideal para aplicaciones LLM, ya que ofrece una forma estructurada y flexible de representar el contenido web.

Firecrawl facilita la obtención de datos web limpios y listos para usar en aplicaciones de IA, ahorrando tiempo y esfuerzo en el preprocesamiento de datos.


2) Tamaño de fragmentos

Chunk size

Objetivo: Reducir documentos en partes mas pequeñas o fragmentos.

3) Búsquedas híbrida

Hybrid search

Vector databases: Bases de datos vectoriales.

Búsqueda por palabras clave: Keyword search

4) Traducción y planificación de consultas

Query translation and planning.

¿Cómo evolucionaron las ventas entre 2022 y 2024?: Tomar ventas 2022,2023, 2024 c/u evaluar y dar resultado al LLM.