La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) está emergiendo como una herramienta clave para las empresas que desean desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA) capaces de integrar datos en tiempo real y facilitar conversaciones interactivas y ricas. RAG permite a estas aplicaciones de IA acceder a fuentes externas y confiables de conocimientos específicos del dominio, enriqueciendo el contexto para el modelo de lenguaje y proporcionando respuestas más precisas a las consultas de los usuarios. Sin embargo, la fiabilidad de estas respuestas depende crucialmente de la calidad de las fuentes de información recuperadas. Así, perfeccionar el proceso de búsqueda en RAG resulta esencial para elevar la confianza en las respuestas generadas.
Los sistemas RAG, aunque importantes para la construcción de sistemas de búsqueda y recuperación, a menudo no cumplen con las expectativas debido a pasos de recuperación subóptimos. Esto puede mejorarse mediante un paso de reordenamiento que optimice la calidad de la búsqueda.
Fundamentalmente, RAG combina técnicas de recuperación de información con procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mejorar tareas de generación de texto o modelado de lenguaje. Al incorporar conocimiento externo o contexto en el modelo, se incrementa la precisión, diversidad y relevancia de las respuestas generadas.
El flujo de trabajo de la orquestación RAG generalmente sigue dos pasos: primero, se recuperan documentos relevantes de una fuente externa utilizando consultas de búsqueda generadas. Luego, con estos documentos, el modelo de generación produce respuestas fundamentadas, citando adecuadamente los documentos obtenidos.
Una técnica clave en este proceso es la recuperación densa, que busca entender el significado semántico y la intención detrás de las consultas del usuario. Esta técnica mapea tanto las consultas como los documentos en un espacio de vectores densos, identificando así los documentos más relevantes para la consulta.
Para enfrentar los desafíos de precisión, los ingenieros de búsqueda han adoptado la recuperación en dos etapas. En esta metodología, un modelo de primera etapa recupera un conjunto de documentos candidatos, que luego son reordenados por un modelo de segunda etapa. Cohere Rerank, por ejemplo, es un modelo de reordenamiento que genera una puntuación de similitud y reordena los documentos en función de esta puntuación, evaluando factores como el contenido semántico y la relevancia contextual.
Cohere Rerank admite la reevaluación y reordenamiento de documentos en función de criterios adicionales, mejorando así la relevancia de los resultados de búsqueda. La última versión, Rerank 3, está diseñada para optimizar la búsqueda empresarial y sistemas RAG. Ofrece avanzadas capacidades para manejar documentos más largos, búsqueda en datos multi-aspecto y semi-estructurados, multilingüismo en más de 100 idiomas, y una mejor latencia y menor costo total de propiedad (TCO).
Los desarrolladores y empresas tienen acceso a Rerank a través de la API hospedada de Cohere y en Amazon SageMaker. Para implementar Rerank 3 en Amazon SageMaker, es necesario suscribirse a través de AWS Marketplace y crear un punto final que permita realizar inferencias en tiempo real con documentos y consultas, generando puntuaciones de relevancia y asegurando resultados precisos y eficientes.
En resumen, RAG es una técnica potente para desarrollar aplicaciones de IA que integren datos en tiempo real y permitan interacciones enriquecidas utilizando datos propios. La eficacia de RAG se basa en la calidad de las fuentes recuperadas, y Cohere Rerank garantiza una optimización de este proceso mediante una evaluación y reordenamiento precisos de documentos, considerando criterios semánticos y contextuales.
