Descripción: La Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) es una técnica innovadora que combina la recuperación de información relevante con la generación de texto para mejorar la calidad de las respuestas proporcionadas por modelos de lenguaje grandes. Esta metodología se basa en la premisa de que, al integrar datos externos y específicos en el proceso de generación de texto, se puede enriquecer el contenido generado, haciéndolo más preciso y relevante. En lugar de depender únicamente de la información almacenada en el modelo, RAG permite acceder a bases de datos o documentos externos, lo que resulta en respuestas más informadas y contextualizadas. Esta técnica es especialmente útil en diversas situaciones donde la información cambia rápidamente o donde se requiere un alto grado de precisión, como en el ámbito médico, legal o técnico. Al combinar la capacidad de los modelos de lenguaje para generar texto coherente con la habilidad de recuperar información específica, RAG representa un avance significativo en la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial, permitiendo una experiencia más rica y satisfactoria para el usuario.
Historia: La técnica de Generación Aumentada por Recuperación fue introducida en 2020 por investigadores de Facebook AI, quienes publicaron un artículo titulado ‘Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks’. Este enfoque surgió como respuesta a las limitaciones de los modelos de lenguaje tradicionales, que a menudo carecían de información actualizada y específica. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adoptado en diversas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural.
Usos: La Generación Aumentada por Recuperación se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo chatbots avanzados, sistemas de preguntas y respuestas, y herramientas de asistencia en la redacción. Su capacidad para acceder a información externa la hace ideal para tareas que requieren datos precisos y actualizados, como en el ámbito de la medicina, la educación y el servicio al cliente.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de RAG es el sistema de preguntas y respuestas que utiliza esta técnica para proporcionar respuestas más precisas a preguntas complejas. Otro ejemplo es el uso de RAG en asistentes virtuales que pueden buscar información en tiempo real para ofrecer respuestas más relevantes a los usuarios.
