En un esfuerzo por impulsar la adopción efectiva de la inteligencia artificial generativa en el sector empresarial, el AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) ha conformado un equipo multidisciplinario de expertos en ciencia y estrategia para desarrollar soluciones innovadoras a través de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Desde que se estableció en mayo de 2023, el centro ha respondido a una creciente demanda de soluciones avanzadas, particularmente chatbots diseñados para extraer y generar información valiosa a partir de vastas bases de conocimiento.
El enfoque RAG combina modelos de lenguaje de gran tamaño con fuentes de datos externas para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas. Este método se divide en tres fases: recuperación de información pertinente, incremento de esta información con preguntas del usuario, y generación de respuestas informadas. Para guiar a las empresas, GenAIIC ha publicado una serie de artículos que comienzan con una explicación detallada de la arquitectura RAG y consejos para optimizar el manejo de texto dentro de estos sistemas.
Uno de los aspectos más destacados en estas publicaciones es la relevancia de un sistema de recuperación eficiente. La capacidad de un RAG para proporcionar respuestas exactas depende en gran medida de la efectividad del módulo recuperador. Se recomienda utilizar almacenes vectoriales que segmentan los documentos y los convierten a vectores, habilitando búsquedas semánticas precisas. Sin embargo, se reconoce que las búsquedas por palabras clave siguen siendo valiosas, especialmente en el manejo de jerga técnica y nombres propios.
En términos prácticos, GenAIIC analiza aplicaciones de RAG en diversos sectores como el servicio al cliente, la formación de personal, el mantenimiento industrial, la búsqueda de información de productos y el resumen de noticias financieras. Estas aplicaciones demuestran cómo implementar y evaluar exitosamente las soluciones RAG en contextos reales.
Para asegurar y mejorar la calidad de las respuestas generadas, el centro sugiere el uso de diversas métricas, incluyendo la precisión y el recuerdo, además de la evaluación por expertos. También se proponen métodos para optimizar la generación de respuestas, como la ingeniería de prompts, la creación de citas y la verificación con documentos originales.
GenAIIC destaca que, aunque los modelos de lenguaje poseen un enorme potencial, su éxito depende en gran medida de la calidad de la información contextual proporcionada durante la fase de recuperación. Optimizar la arquitectura RAG es fundamental para lograr su implementación exitosa a gran escala.
AWS también facilita la implementación de chatbots RAG a través de servicios como Amazon Bedrock Knowledge Bases, vinculados con Amazon S3. Estos servicios automatizan el indexado y la segmentación de documentos, simplificando la incorporación de tecnologías de IA generativa para las empresas. En el futuro, se espera que estas innovaciones permitan una gestión más efectiva y diversificada de datos estructurados y visuales mediante soluciones multimodales, ampliando así las posibilidades de uso de la inteligencia artificial generativa en el ámbito corporativo.
