En un mundo donde las decisiones empresariales se fundamentan cada vez más en datos concretos, la integridad y precisión de la información se han vuelto esenciales. Ante esta realidad, muchas empresas buscan mejorar la exactitud de sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Una estrategia eficaz para lograr este objetivo es la implementación de sistemas de recuperación basados en vectores, junto con el patrón arquitectónico conocido como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este enfoque combina embebidos densos para ofrecer un contexto relevante a las salidas de la inteligencia artificial. Sin embargo, cuando se requiere una mayor precisión, emerge una solución avanzada: el RAG mejorado por grafos (GraphRAG), que utiliza estructuras gráficas para potenciar el razonamiento y el modelado de relaciones.
Lettria, un socio de AWS, ha demostrado que la incorporación de estructuras basadas en grafos en los flujos de trabajo de RAG puede incrementar la precisión de las respuestas hasta un 35% comparado con los métodos tradicionales de recuperación que emplean únicamente vectores. Esta mejora se debe a la capacidad de los grafos para modelar relaciones y dependencias complejas entre datos, brindando así una base más matizada y contextual para las salidas de la inteligencia artificial.
Los desarrollos más recientes se centran en la forma en que los grafos pueden captar consultas humanas complejas. Las preguntas que hacen los usuarios a menudo requieren conectar múltiples piezas de información, lo que puede ser un reto para las representaciones de datos convencionales. Los grafos, por su diseño, reflejan el pensamiento humano de manera más natural y preservan las ricas interrelaciones entre entidades, permitiendo una interpretación de los datos que se alinea mejor con los procesos de pensamiento humano.
Además, Lettria ha mostrado evidencias de que la corrección de las respuestas ha aumentado del 50% con el RAG tradicional a más del 80% con GraphRAG. Este análisis abarcó sectores como finanzas, salud, industria y derecho, lo que sugiere una amplia variedad de aplicaciones para esta tecnología.
Para validar la efectividad de esta metodología híbrida, Lettria realizó una serie de pruebas comparativas que evaluaron GraphRAG, que utiliza tanto almacenes vectoriales como gráficos, contra un RAG de referencia basado únicamente en vectores. Las evaluaciones incluyeron diferentes tipos de preguntas, demostrando que un enfoque que combina las fortalezas de ambos sistemas puede mejorar significativamente la capacidad del RAG para manejar consultas complejas.
AWS se establece como un aliado esencial para implementar aplicaciones de inteligencia artificial generativa, ofreciendo una gama completa de herramientas y servicios. A través de la plataforma AWS, se puede acceder a servicios avanzados como Amazon Neptune, un servicio de base de datos gráfica completamente gestionado, que facilita la modelización y navegación de relaciones complejas dentro de los datos.
La integración de GraphRAG en el ecosistema de AWS y con la solución de Lettria simplifica el proceso de ingesta y procesamiento de conjuntos de datos complejos, mejorando la precisión de las respuestas en un 35%. Estas soluciones gestionadas permiten a las empresas aprovechar infraestructuras escalables y flexibles para cumplir con las crecientes demandas de datos.
Así, queda claro que para las empresas que están adoptando aplicaciones de inteligencia artificial generativa, la precisión de los datos es un asunto crítico. La incorporación de grafos en el flujo de trabajo RAG ofrece una representación más rica y detallada, fundamental para afrontar la complejidad de las preguntas del mundo real y, por ende, mejorar la toma de decisiones basada en datos.
