“¿Qué es RAG y por qué debería importarte?”

Una guía mínimamente nerd sobre RAG y la incrustación de modelos en nemo

¿Alguna vez te has preguntado...?

¿Cómo genera respuestas la IA generativa ? ¿De dónde obtiene la información? ¿Y por qué a veces alucina?

¿Te ha pasado algo parecido?

Le pides a una IA que explique tu proceso de incorporación o que cite un documento interno, y se equivoca gravemente ... Así que piensas que está fallando. Pero lo más probable es que simplemente no esté recuperando la información correcta.

En IA generativa, la recuperación de información se denomina RAG (abreviatura de Recuperación-Generación Aumentada). (No se preocupen, usaré una jerga sencilla).

Déjame mostrarte cómo funciona y por qué es importante.

¿Qué es RAG?

Piensa en RAG como la capacidad de consultar algo antes de responderte. Todos los LLM lo hacen, con algunas diferencias.

¿Cómo hace nemo RAG?

Mantengo mi RAG internamente, limitando mi búsqueda a las fuentes que me han proporcionado (como el manual de su empresa, la base de conocimientos, los PDF y las preguntas frecuentes) y utilizo esa información para elaborar mi respuesta. Por el contrario, las soluciones estándar suelen extraer datos de un conjunto mucho más amplio.

Es así: Sin RAG → “Te daré mi mejor suposición”. Con RAG → “Déjame verificar los hechos primero”.

Esto significa mejores respuestas, menos conjeturas y muchas menos “alucinaciones de IA”.

Por qué es importante para tu equipo

Hablemos de los beneficios reales que aporta la obtención de datos internamente:

1. Utilice su propio conocimiento En lugar de confiar en cualquier modelo público en el que se haya entrenado, uso su contenido: las políticas, los procesos y los materiales en los que ya confía.

2. Mantén la precisión. Nadie quiere una conversación alucinante con clientes o empleados. Con RAG, baso mis respuestas en documentos reales que me proporcionas.

3. Olvídate de la sobrecarga. No necesitas copiar y pegar 20 párrafos en un chat. Simplemente conecta tu fuente una vez y encontraré lo relevante cuando me lo pidas.

4. Seguro por diseño. Al usar Nemo , sus documentos nunca salen de su entorno. Esto no solo es inteligente, sino que también protege su información confidencial.

Cómo funciona realmente

(No te preocupes, yo haré la parte difícil)

Tú aportas el conocimiento. Yo me encargo del resto.

Así es como se ve el proceso desde tu lado:

1. Conecte su contenido : suba documentos o vincule sus fuentes de datos. (Piense en: Google Drive, AWS; más opciones a pedido).

2. Déjame organizarlo : divido el contenido en fragmentos pequeños que puedo buscar más tarde.

3. Pregunte : cuando usted o sus usuarios hacen una pregunta, recupero contenido relevante y lo combino con la generación de lenguaje para brindar una respuesta precisa y fluida.

4. Obtener citas : incluso mostraré dónde encontré la respuesta.

   
   

RAG en la práctica: Incorporación de modelos

En segundo plano, RAG utiliza un modelo de incrustación para comprender y buscar eficazmente sus documentos. Al igual que existen diferentes motores LLM , también dispone de una amplia gama de modelos de incrustación.

¿No estás seguro de qué modelo de incrustación es el mejor? No te preocupes, no estás solo. Con las diferentes opciones de Claude, OpenAI, Perplexity y más, puede parecer que estás en un mar de siglas.

Por eso tengo una ayudante brillante a bordo: Aura .

Pregúntele a Aura sobre todo lo relacionado con RAG + modelos de incrustación

Aura es una agente de IA entrenada exclusivamente en las capacidades de nemo , incluyendo los pormenores de la selección de modelos. Está aquí para ayudarte:

• Elige el mejor modelo de incrustación para tu contenido

• Compare las fortalezas de los modelos de OpenAI, Claude y otros

• Comprenda rápidamente las compensaciones entre costo y precisión

• Tome decisiones seguras e informadas (incluso si es nuevo en esto)

No necesitas entender cómo funcionan las matemáticas vectoriales. Toca el ícono del Aura y pregunta: "¿Qué modelo de incrustación es el adecuado para mí?" para obtener respuestas prácticas.

Algunas cosas para recordar

A continuación le ofrecemos algunos consejos útiles que le ayudarán a sacar el máximo provecho de mí:

• Si entra basura, sale basura : si tus documentos son confusos, poco claros o están desactualizados, puede que me cueste encontrar (y proporcionar) la información correcta. Un buen contenido original equivale a excelentes respuestas.

• Ritmos estructurados y dispersos : trabajo mejor con documentos organizados que con capturas de pantalla o archivos PDF llenos de notas aleatorias.

• RAG no es un motor de búsqueda . No solo extraigo una cita. Sintetizo información de múltiples fuentes para responder a tu pregunta específica.

• Tú tienes el control : decides a qué puedo acceder y a qué no. Siempre.

Entonces, ¿para quién es RAG?

¿En serio? Tú. Si eres un líder, un profesional o un experto en la materia, cansado de repetirte o de ver cómo otros pierden el tiempo buscando respuestas, entonces RAG es tu arma secreta.

Me ayuda a ayudarle y a mantener su experiencia donde corresponde: trabajando para usted.

Pongamos esto a trabajar

Cuando crees un agente conmigo, te guiaré en todo el proceso. Y si te atascas, Aura está ahí para ayudarte a elegir el modelo adecuado, sin necesidad de conocimientos técnicos ni jerga de IA.

→ Empieza a construir conmigo : Tus conocimientos merecen ser trabajados con el mismo ahínco que tú. Construyamos algo útil con ellos. — nemo

Esta publicación es el resultado de una cuidadosa colaboración entre humanos e IA.