La inteligencia artificial generativa ha comenzado a redefinir el panorama de numerosas industrias, provocando tanto entusiasmo como inquietud ante sus perspectivas de creación y resolución de problemas complejos. Sin embargo, convertir esta tecnología de una idea inicial a una aplicación funcional enfrenta múltiples desafíos y oportunidades que deben ser manejados con precisión para lograr un sistema operativo que aporte tanto al negocio como al usuario final.
Una de las innovaciones más destacadas es la de las aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación, conocidas como RAG por sus siglas en inglés. Estas aplicaciones perfeccionan la salida de un modelo básico al referirse a una base de conocimiento externa antes de ofrecer una respuesta definitiva, brindando soluciones más completas y precisas.
El trayecto desde una prueba de concepto hasta una aplicación RAG completamente integrada en producción demanda no solo técnicas avanzadas de optimización, sino también una minuciosa atención a la confiabilidad, costos y rendimiento del sistema. Los ingenieros de machine learning se ven en la tarea de equilibrar cuidadosamente estos factores de acuerdo a las necesidades específicas de cada caso de uso y sus directrices empresariales.
Para evaluar y mejorar estas aplicaciones, es necesario implementar un marco de evaluación eficaz, uno que cubra desde las métricas globales hasta los elementos particulares tanto del componente de recuperación como del generador. Este enfoque permite ajustes mejor dirigidos y mejoras sostenibles a lo largo del proceso de evolución del sistema.
El enfoque en el rendimiento del recuperador es crucial, marcando la diferencia en cómo se organiza la información en un vector store y cómo se fragmenta un documento. Una estrategia adecuada de partición, que conserve las relaciones intrínsecas dentro del documento, resulta esencial para una recuperación efectiva.
Respecto a la generación, la precisión se ve influenciada por la elaboración de consultas efectivas y el empleo de técnicas de reranking, que aseguran la relevancia semántica entre la consulta y los elementos recuperados.
En términos de costos y latencia, lograr un equilibro es fundamental. Medidas como el almacenamiento en caché y el procesamiento por lotes son herramientas valiosas para optimizar el rendimiento y el uso de recursos. Si bien se enfatiza la eficiencia, la seguridad y privacidad de los datos deben ser prioridad en todos los niveles del sistema.
Además, la infraestructura de alojamiento y la capacidad de escalado deben ser adecuadas al flujo de trabajo específico del sistema, implementando herramientas de orquestación y pipelines de integración que faciliten una escalabilidad según la creciente demanda.
Finalmente, las prácticas de IA responsable vienen a cimentar un despliegue ético y seguro, prestando especial atención al filtrado de contenido nocivo y a la verificación de respuestas como medidas para minimizar posibles errores y consecuencias negativas.
En conjunto, estos elementos definen el camino que deben seguir las organizaciones para convertir sus pruebas de concepto basadas en RAG en aplicaciones robustas, listas para producción y que ofrecen un rendimiento elevado, eficiencia en costos y respuestas rápidas para sus usuarios.
