La mayoría de nosotros estamos familiarizados con los chatbots en portales de servicio al cliente, departamentos gubernamentales y a través de servicios como Google Frio y Abierto AI. Son convenientes, fáciles de usar y siempre están disponibles, lo que lleva a su uso cada vez mayor para una variedad de aplicaciones en la web.
Desafortunadamente, la mayoría de los chatbots existentes están limitados por su dependencia de datos de entrenamiento estáticos. Los datos producidos por estos sistemas pueden estar desactualizados, lo que limita nuestra capacidad de obtener información en tiempo real para nuestras consultas. También tienen dificultades para comprender el contexto, la imprecisión, el manejo de consultas complejas y una capacidad limitada para adaptarse a nuestras necesidades cambiantes.
Para superar estos problemas, han surgido técnicas avanzadas como la tecnología de recuperación aumentada (RAG). Al aprovechar varias fuentes de información externas, incluidos datos en tiempo real recopilados de la web abierta, los sistemas RAG pueden aumentar su base de conocimientos en tiempo real y proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes a las consultas de los usuarios para mejorar su rendimiento general y su adaptabilidad.
Chatbots: desafíos y limitaciones
Los chatbots actuales utilizan diferentes tecnologías para manejar tareas de entrenamiento e inferencia, incluidas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales y marcos como TensorFlow o PyTorch. Se basan en sistemas basados en reglas, análisis de sentimientos y módulos de gestión de diálogos para interpretar las entradas de los usuarios, generar respuestas adecuadas y mantener fluida la conversación.
Sin embargo, como se mencionó anteriormente, estos chatbots enfrentan muchos desafíos. La comprensión contextual limitada a menudo conduce a respuestas genéricas o irrelevantes porque los conjuntos de datos de entrenamiento estáticos pueden no capturar la diversidad de las conversaciones del mundo real.
Además, sin integración de datos en tiempo real, los chatbots pueden experimentar “alucinaciones” e inexactitud. También tienen dificultades para manejar consultas complejas que requieren una comprensión contextual más profunda y carecen de la capacidad de adaptarse al conocimiento abierto, las tendencias en evolución y las preferencias de los usuarios.
Mejore su experiencia de chatbot con RAG
RAG combina inteligencia artificial generativa con recuperación de información de fuentes externas en la web abierta. Este enfoque mejora drásticamente la comprensión contextual, la precisión y la relevancia de los modelos de IA. Además, la información de la base de conocimientos del sistema RAG se puede actualizar dinámicamente, lo que la hace altamente adaptable y escalable.
RAG utiliza diferentes técnicas, que se pueden clasificar en distintos grupos: marcos y herramientas, análisis semántico y vectores. Bases de datosBúsqueda de similitudes y aplicaciones de privacidad/seguridad. Cada uno de estos componentes desempeña un papel fundamental a la hora de permitir que los sistemas RAG recuperen y generen de forma eficaz información contextualmente relevante manteniendo al mismo tiempo las medidas de privacidad y seguridad.
Al aprovechar una combinación de estas tecnologías, los sistemas RAG pueden mejorar sus capacidades para comprender y responder a las consultas de los usuarios de manera precisa y eficiente, facilitando así interacciones más atractivas y ricas en información.
Los marcos y las herramientas asociadas proporcionan un entorno estructurado para desarrollar e implementar de manera eficiente modelos de generación de recuperación aumentada. Proporciona módulos y herramientas prediseñados para la recuperación de datos, entrenamiento e inferencia de modelos, lo que simplifica el proceso de desarrollo y reduce la complejidad de la implementación.
Además, los marcos facilitan cooperación y estandarización dentro de la comunidad de investigación, lo que permite a los investigadores compartir modelos, reproducir resultados y avanzar en el campo de RAG más rápidamente.
Algunos marcos actualmente en uso incluyen:
- LangChain: un marco diseñado específicamente para aplicaciones de recuperación de generación aumentada (RAG) que integra IA generativa con técnicas de recuperación de datos.
- LlamaIndex: Una herramienta especializada creada para aplicaciones RAG que facilita la indexación y recuperación eficiente de información de una gran cantidad de fuentes de conocimiento.
- Weaviate: una de las reglas vectoriales más comunes; Tiene una aplicación RAG modular llamada Verba, que puede integrar la base de datos con modelos generativos de IA.
- Chroma: una herramienta que proporciona funciones como configuración de cliente, almacenamiento de datos, consultas y procesamiento.
Bases de datos vectoriales para una rápida recuperación de datos
Las bases de datos vectoriales almacenan de manera eficiente representaciones vectoriales de alta dimensión de datos web públicos, lo que permite una recuperación rápida y escalable de información relevante. Al organizar datos textuales como vectores en un espacio vectorial continuo, las bases de datos vectoriales facilitan búsquedas semánticas y comparaciones de similitudes, mejorando la precisión y relevancia de las respuestas generadas en los sistemas RAG. Además, las bases de datos vectoriales admiten actualizaciones dinámicas y adaptabilidad, lo que permite que los modelos RAG incorporen continuamente nueva información de la web y mejoren su base de conocimientos con el tiempo.
Algunas bases de datos vectoriales populares son Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j y Qdrant. Pueden procesar datos de alta dimensión para sistemas RAG que requieren operaciones vectoriales complejas.
Análisis semántico, búsqueda de similitudes y seguridad.
El análisis semántico y de similitud permite a los sistemas RAG comprender el contexto de las consultas de los usuarios y recuperar información relevante de grandes conjuntos de datos. Al analizar el significado y las relaciones entre palabras y frases, las herramientas de análisis semántico garantizan que las aplicaciones RAG generen respuestas contextualmente relevantes. Asimismo, los algoritmos de búsqueda de similitud se utilizan para identificar documentos o datos que ayudarán a LLM a responder la consulta con mayor precisión al brindarle un contexto más amplio.
Las herramientas de análisis semántico y búsqueda de similitudes utilizadas en los sistemas RAG incluyen:
- Núcleo semántico: proporciona capacidades avanzadas de análisis semántico, lo que ayuda a comprender y procesar estructuras lingüísticas complejas.
- FAISS (Facebook AI Similarity Search): una biblioteca desarrollada por Facebook AI Research para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de vectores de alta dimensión.
Por último, pero no menos importante, Privacidad y seguridad Las herramientas son esenciales para que RAG proteja los datos confidenciales de los usuarios y garantice la confianza en los sistemas de inteligencia artificial. Al incorporar tecnologías que mejoran la privacidad, como cifrado y controles de acceso, los sistemas RAG pueden proteger la información del usuario durante la recuperación y el procesamiento de datos.
Además, las sólidas medidas de seguridad evitan el acceso no autorizado o la manipulación de los modelos RAG y los datos que manejan, mitigando el riesgo de violación o uso indebido de los datos.
- Skyflow GPT Privacy Vault: proporciona herramientas y mecanismos para garantizar la privacidad y seguridad en aplicaciones RAG.
- Javelin LLM Gateway: la certificación LLM de nivel empresarial permite a las organizaciones implementar controles de políticas, cumplir con las medidas de gobernanza y hacer cumplir barreras de seguridad integrales. Esto incluye prevenir la fuga de datos para garantizar que se utilice un modelo seguro y compatible.
Adoptando la tecnología emergente en los chatbots del futuro
Las tecnologías emergentes utilizadas por RAG Systems suponen un importante avance en el uso de la IA responsable, con el objetivo de potenciarla chatbot funcionar significativamente. Al integrar perfectamente las capacidades de generación y recopilación de datos web, RAG facilita una comprensión contextual superior, el acceso a datos web en tiempo real y la adaptabilidad de las respuestas. Esta integración promete revolucionar las interacciones con sistemas impulsados por IA, prometiendo experiencias más inteligentes, más conscientes del contexto y confiables a medida que RAG continúa evolucionando y mejorando sus capacidades. Chatbots impulsados por inteligencia artificial.
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