¿Qué es Retrieval-Augmented Generation (RAG) y cómo mejora la calidad de las respuestas de los modelos de IA?

El Retrieval-Augmented Generation (RAG) es una técnica avanzada dentro del campo de la inteligencia artificial capaz de extraer información de fuentes externas, lo que lo hace útil para aquellas tareas en las que la información cambia de forma constante. En este artículo queremos profundizar acerca de qué es el Retrieval-Augmented Generation, cómo funciona, qué ventajas tiene este tipo de IA aplicada al marketing y todo lo que necesitas saber sobre esta técnica.

¿Qué es Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

El Retrieval-Augmented Generation es un framework de inteligencia artificial que posee las capacidades de los modelos generativos de lenguaje extenso (LLM) y las ventajas de los sistemas tradicionales de recuperación de información. Esto significa que, a diferencia de los modelos tradicionales, que responden en base a lo que han aprendido durante el entrenamiento, RAG es capaz de acceder a una base datos y extraer información de fuentes externas en tiempo real para poder dar una respuesta mucho más ajustada, actualizada y confiable. Esto es ideal dentro de contextos en los que la información está en constante cambio o es demasiado extensa como para utilizarla en el entrenamiento de una IA.

¿Cómo funciona la arquitectura RAG?

Para entender cómo funciona la arquitectura RAG es crucial entender que se basa en unos pasos clave.

Componentes principales: recuperación + generación

La arquitectura RAG está compuesta de dos bloques clave, la recuperación (retrieval) y la generación (generation). El sistema, en primer lugar, y tras recibir una petición o consulta, recupera o localiza documentos, archivos e información de fuentes externas utilizando técnicas como la búsqueda semántica o la recuperación basada en embeddings. Tras esta primera acción, la herramienta genera una respuesta que entremezcla tanto los conocimientos internos como esa información recuperada, lo que crea un resultado mucho más ajustado, confiable, específico y actualizado.

Integración con bases de datos externas y motores semánticos

Para saber cómo funciona el Retrieval-Augmented Generation es fundamental entender su capacidad para integrarse con bases de datos externas y motores de búsqueda semánticos, que son aquellos que buscan la información más relevante, incluso aunque no coincida exactamente con los términos de consulta. Esta integración es, justamente, la que permite que RAG funcione como un sistema dinámico, capaz de actualizar su conocimiento e información en tiempo real. Esto significa que la recuperación de información + IA permiten obtener una respuesta clara, precisa y actualizada dentro de contextos altamente cambiantes, convirtiéndose así en una herramienta potente e imprescindible en muchos sectores.

Aplicaciones de RAG en marketing digital

Dentro del marketing digital, RAG es uno de los sistemas híbridos de IA más útiles por sus diversas aplicaciones.

Motores de recomendación y asistentes conversacionales

El Retrieval-Augmented Generation ofrece respuestas altamente personalizadas, actualizadas y contextualizadas. Justo por este motivo puede potenciar los motores de recomendación, ya que puede recuperar información útil de historiales y detectar ciertos patrones o tendencias para sugerir productos o servicios que se ajusten a las necesidades, preferencias o gustos del público objetivo en tiempo real. De la misma manera, puede potenciar los asistentes conversacionales, ya que su capacidad para recuperar información le permite ofrecer respuestas mucho más precisas y resolver dudas en tiempo real con una gran precisión. 

Potenciar tanto los motores de recomendación como los asistentes conversacionales hacen mucho más sencillo mejorar la experiencia del cliente y aumentar las tasas de conversión.

Generación de contenido fiable con contexto en tiempo real

RAG también puede ser altamente efectivo en la generación de contenido actualizado y confiable. Al incorporar información en tiempo real, el contenido generado estará contextualizado y basado en datos recientes y actuales, aumentando así su calidad y fiabilidad. Esto significa que este tipo de IA puede desde redactar la descripción de un producto hasta crear un correo basándose en datos recientes de inventario e historial del usuario.

Casos de uso: ecommerce, FAQ automáticas, CRM inteligente

Dentro del marketing digital, RAG puede ser muy útil para gestionar los sistemas de atención al cliente de cualquier ecommerce, automatizar respuestas a preguntas frecuentes dentro de un contexto específico y gestionar plataformas CRM de una forma mucho más efectiva, con insights personalizados sobre clientes, generación automática de mensajes y mucho más; todo basado en datos actualizados en tiempo real.

Ventajas de usar RAG frente a otras técnicas de IA generativa

Una agencia de inteligencia artificial o de marketing digital debe conocer las ventajas de utilizar RAG frente a otras técnicas de IA generativa.

Reducción de alucinaciones y respuestas genéricas

Uno de los principales beneficios de RAG es que reduce de forma significativa las alucinaciones o respuestas inventadas e incorrectas generadas por la IA. Esto es gracias a que no genera respuestas genéricas, sino que se basa en documentos o datos específicos en tiempo real para crear una respuesta.

Mejora de la relevancia y adaptabilidad al contexto empresarial

RAG también puede adaptarse fácilmente a cualquier contexto empresarial, ya que puede integrarse con prácticamente cualquier herramienta interna y puede acceder a cualquier base de datos, catálogo o contenido. Esto significa unas respuestas que, además de basadas en datos reales y actualizados, serán mucho más personalizadas, lo que marcaría una ventaja competitiva clara frente a aquellas marcas que siguen utilizando sistemas tradicionales.

¿Qué herramientas o tecnologías incorporan RAG?

Existen ya varias herramientas o tecnologías que incorporan RAG.

Open-source: LangChain, Haystack, LlamaIndex

Algunas herramientas de código abierto han optado por utilizar RAG, como LangChain, que es ideal para asistentes inteligentes o chatbots personalizados; Haystack, que es una herramienta pensada para construir sistemas de pregunta-respuesta o realizar búsquedas semánticas; y LlamaIndex, que sirve para incorporar RAG en herramientas propias de una empresa. 

Plataformas comerciales y soluciones personalizadas

También hay compañías como OpenAI, Microsoft o Google Cloud que están integrando RAG en sus productos para que sean más efectivos. Además, las hay que están desarrollando soluciones personalizadas, como GPT-4, para tener asistentes internos, buscadores inteligentes o sistemas de soporte automatizados basados en RAG.

Podemos concluir, entonces, que el Retrieval-Augmented Generation es un avance dentro del mundo de la inteligencia artificial, ya que su enfoque híbrido mejora tres aspectos clave dentro de este mundo: la precisión, la relevación y la actualización de las respuestas.