RAG: Impulsando la IA en el entorno corporativo

La inteligencia artificial generativa va en aumento. en mi

En reuniones con ejecutivos de grandes empresas, surge una pregunta con ciertos

frecuencia:

"¿Cómo podemos utilizar la IA generativa sin sufrir la imprevisibilidad de las respuestas de estos modelos?"

Otra pregunta muy común es:

“¿Cómo es posible integrar la IA generativa con el conjunto de datos y conocimientos específicos ya existentes en nuestra organización?”

Ante estos problemas, una técnica ha ido ganando protagonismo: la recuperación aumentada.

Generación (RAG).

Hacer que RAG sea sencillo

RAG mejora los LLM al integrar información actualizada y específica de la empresa

organización al proceso de generación de respuestas. Esto da como resultado asistentes virtuales

que no sólo entienden temas generales sino que también son expertos en el

contexto particular de la empresa, ofreciendo soluciones precisas y personalizadas.

Un ejemplo sencillo que ilustra bien la aplicación de esta técnica es el

servicio al cliente automatizado.

Imagina que estás hablando con un chatbot desde un

Asiento equipado con RAG. En lugar de simplemente brindarle información básica sobre

préstamos, este chatbot puede consultar directamente las reglas de crédito del banco y sus datos financieros. De esta manera, podrá darte respuestas muy específicas.

Por ejemplo, si preguntas sobre la posibilidad de conseguir un préstamo, el chatbot analiza tu historial financiero y la normativa bancaria vigente para ofrecerte detalles como las tasas de interés que pagarías y sugerencias adaptadas a ti.

Aplicaciones prácticas de RAG

He enumerado a continuación algunos ejemplos de soluciones reales que pueden aprovechar

Capacidades de los LLM gracias a RAG:

1. Servicio al cliente personalizado : al integrar RAG, los chatbots pueden acceder y aplicar información específica de las políticas de la empresa y los datos de los clientes, lo que aumenta drásticamente la calidad del servicio.

2. Gestión Inteligente del Conocimiento : RAG facilita el acceso a información relevante almacenada en los repositorios de datos de la organización, permitiendo crear diferentes soluciones que hacen más eficiente y productivo el trabajo de los empleados.

3. Análisis de datos avanzado : en industrias que dependen de decisiones rápidas basadas en datos, RAG permite un análisis rápido y en profundidad de grandes volúmenes de datos, proporcionando información operativa y estratégica crítica en tiempo real.

4. Soporte legal personalizado : puede utilizar RAG para crear asistentes inteligentes que ofrezcan asesoramiento legal personalizado basado en regulaciones y precedentes legales específicos de la empresa.

5. Optimización de la cadena de suministro : RAG se aplica para predecir problemas, optimizar la logística y reducir costos en cadenas de suministro complejas adaptándose dinámicamente a los cambios del mercado y la demanda.

6. Cumplimiento y monitoreo de riesgos : RAG también puede ser crucial para soluciones que monitorean el cumplimiento de las regulaciones de la industria, alertándolo sobre posibles infracciones que podrían afectar áreas críticas como las finanzas y la atención médica.

Asociación estratégica con Databricks

Databricks tiene un conjunto completo de herramientas diseñadas para mejorar

implementación de aplicaciones de IA, incluida la generación aumentada de recuperación (RAG).

TreeID es socio oficial de Databricks y gracias a eso tuve la oportunidad de probar el

plataforma. Hablando específicamente de RAG, algunas características son particularmente interesantes:

1. Acceso en tiempo real a los datos : Databricks proporciona soluciones que permiten la integración y el acceso inmediato a datos actualizados, esenciales para respuestas precisas y personalizadas en aplicaciones de IA, como asistentes virtuales avanzados.

2. Selección y Optimización de Modelos : La plataforma ofrece características que facilitan enormemente la elección y uso de modelos de lenguaje, integrándose de forma nativa con los modelos más utilizados en el entorno corporativo, como Azure OpenAI, AWS Bedrock y Anthropic, con modelos de código abierto como Llama 2. y MPT, sino que también permite la integración en modelos totalmente personalizados y ajustados a las necesidades del cliente.

3. Garantía de calidad y seguridad : con Databricks Lakehouse Monitoring, cuidar la calidad y seguridad de las aplicaciones RAG se vuelve mucho más sencillo y directo. Esta herramienta verifica automáticamente las respuestas de la aplicación en busca de contenido problemático, como información tóxica o insegura. Y a través de paneles muy intuitivos, es posible monitorear en tiempo real cómo se está desempeñando la aplicación en función de métricas detalladas, como la tasa de aceptación de las recomendaciones realizadas por la IA. Todo esto hace que sea mucho más fácil monitorear el comportamiento de la IA y realizar ajustes rápidos en la aplicación, asegurando que se logren los resultados planificados para la aplicación y garantizando el cumplimiento de los estándares corporativos de seguridad y privacidad.

La integración de estas herramientas en el desarrollo de aplicaciones con IA resuelve muchos de los desafíos técnicos más comunes, permitiendo que las aplicaciones RAG se desarrollen más rápido y garantizando que sean precisas, actuales y alineadas con el contexto empresarial específico.

Conclusión

Gracias a técnicas como RAG, el uso de IA generativas tiende a aumentar cada vez más

más a nivel corporativo, brindando infinitas posibilidades para maximizar

eficiencia operativa con la precisión y seguridad que este tipo de entorno requiere. Y

plataformas como Databricks ciertamente aceleran este proceso, mientras que

que garantizan toda la gobernanza necesaria para este tipo de aplicaciones.