RAG y LLM: Forjando el camino hacia una IA más compleja


Los modelos Retriever-And-Generator (RAG) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) son componentes avanzados de la inteligencia artificial en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Un RAG, en el contexto de la inteligencia artificial, se refiere a «Retriever-And-Generator» (Recuperador y Generador). Es un tipo de modelo de inteligencia artificial que combina dos componentes principales para mejorar la generación de texto: un sistema de recuperación de información (el «Recuperador») y un modelo generativo de lenguaje (el «Generador»).

El componente de recuperación de información se encarga de buscar y recuperar piezas de texto relevantes de una gran base de datos o corpus de documentos. Esta base de datos puede consistir en textos de internet, libros, artículos académicos, entre otros. El objetivo es encontrar información que sea relevante para la pregunta o el prompt proporcionado.

Una vez que se ha recuperado la información relevante, se pasa al componente generativo de lenguaje. Este componente utiliza la información recuperada como contexto o inspiración para generar una respuesta coherente y detallada. Al incorporar información específica y relevante del corpus de documentos, el modelo RAG puede proporcionar respuestas que son más informativas, precisas y detalladas en comparación con los modelos de generación de texto que solo dependen de la información preaprendida durante su entrenamiento.

Los modelos RAG son particularmente útiles para tareas que requieren conocimientos específicos o actualizados que no estaban disponibles o eran menos comunes en el momento en que el modelo de lenguaje fue entrenado. Esto incluye responder preguntas sobre eventos recientes, detalles técnicos específicos, o proporcionar explicaciones basadas en evidencia de fuentes confiables.

Elementos

Para poder comprender el potencial que genera esta combinación, vamos a adentrarnos un poco mas a fondo en cada una de las partes que consiguen desatar todo el potencial:

1. Retriever (Recuperador)

El componente de recuperación es responsable de buscar y seleccionar fragmentos de texto relevantes de una gran base de datos o corpus. Funciona mediante la consulta de una pregunta o un prompt y devuelve un conjunto de documentos o pasajes que son relevantes para esa consulta. Este proceso se basa en técnicas de búsqueda de información y puede utilizar tanto métodos basados en coincidencia exacta de palabras como métodos semánticos que capturan el significado de las consultas y los documentos.

2. Generator (Generador)

El generador es un modelo de lenguaje que toma como entrada el texto recuperado por el componente de recuperación y genera una respuesta coherente y contextualmente relevante. Este modelo está entrenado en tareas de generación de texto, como completar frases, responder preguntas o generar narrativas, y utiliza la información recuperada para enriquecer sus respuestas con detalles específicos y precisos.

3. LLM (Large Language Model)

Un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado en vastas cantidades de texto. Estos modelos aprenden patrones de lenguaje, gramática, conocimiento del mundo y habilidades de razonamiento a partir de los datos de entrenamiento. Los LLM pueden generar texto, responder preguntas, traducir entre idiomas, y realizar otras tareas relacionadas con el lenguaje. Son la base sobre la cual se construyen los componentes generativos de los modelos RAG y otros sistemas de NLP.

4. Embedding Engine (Motor de Incrustaciones)

Un motor de incrustaciones es una herramienta o sistema que convierte texto (palabras, frases, párrafos, documentos) en vectores numéricos (incrustaciones) de manera que el significado semántico y las relaciones entre diferentes piezas de texto se capturen en el espacio vectorial. Estas incrustaciones son fundamentales para permitir que las computadoras procesen y comprendan el lenguaje natural. Los motores de incrustación utilizan modelos de aprendizaje profundo y se aplican tanto en el componente de recuperación para encontrar documentos relevantes como en diversas otras aplicaciones de NLP.

5. Vector Database (Base de Datos de Vectores)

Una base de datos de vectores está diseñada para almacenar, buscar y gestionar incrustaciones de vectores. En el contexto de un modelo RAG, se utiliza para almacenar las representaciones vectoriales de los documentos o pasajes en el corpus. Cuando se realiza una consulta, el sistema convierte esta consulta en un vector utilizando el mismo motor de incrustaciones y luego busca en la base de datos de vectores los documentos cuyas incrustaciones son más cercanas (similares) al vector de consulta, facilitando la recuperación eficiente de información relevante.

Todo ello nos lleva a pensar que seguimos en una etapa inicial, que con el desarrollo de nuevos modelos y técnicas, combinando tecnologías existentes, promete una evolución cada vez mas optimizada, prensentando aplicaciones innovadoras y transformadoras en muchos campos.

Read more

Threat Modeling en el Desarrollo de Software Seguro

Written by: on 13/11/2023 @ 08:00

En un mundo cada vez más digital, la necesidad de desarrollar software seguro nunca ha sido tan apremiante. Si bien la innovación rápida es esencial para mantenerse competitivo, no podemos permitir que la seguridad se quede atrás. Aquí es donde entra en juego el modelado de amenazas, una técnica de seguridad proactiva que se integra […]

Catogories: Otros
Read more

Fuzzing web: Una Inmersión Técnica

Written by: on 14/06/2023 @ 08:00

El arte de la prueba de fuzzing es una práctica esencial en la caja de herramientas de cualquier profesional de la ciberseguridad. Aunque la base de esta técnica, suministrar entradas aleatorias o «fuzz» a un sistema para identificar errores, es simple, las aplicaciones avanzadas de fuzzing pueden ser complejas y matizadas. En este artículo, exploraremos […]

Catogories: Otros
Read more

Navegando en el Mundo de las Métricas : KPIs, OKR, Hitos y Más Allá

Written by: on 07/06/2023 @ 08:00

En el ámbito de la gestión de proyectos de desarrollo de software, los términos KPI (Indicadores Clave de Desempeño) y fechas de entrega se mencionan frecuentemente, a veces hasta el punto de la confusión. Ambos conceptos son fundamentales, pero sirven a propósitos diferentes y deben utilizarse en conjunto para el éxito del proyecto. Además de […]

Catogories: Otros
Read more

ATCNIA: Revolucionando la Validación de Contenido de las IA

Written by: on 31/05/2023 @ 08:00

En la era digital actual, la autenticidad y la procedencia de los contenidos son cruciales. En un mundo donde las noticias falsas y la desinformación se propagan rápidamente, necesitamos una solución confiable para garantizar la autenticidad del contenido. Ahí es donde entra el proyecto de Autenticación y Trazabilidad de Contenido No Generado por IA (ATCNIA). […]

Catogories: Otros
Read more

Análisis de contenedores en el proceso de CI/CD

Written by: on 12/04/2023 @ 21:16

El uso de contenedores en el desarrollo de aplicaciones ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años, gracias a la escalabilidad, portabilidad y eficiencia que ofrecen. Sin embargo, a medida que aumenta la adopción de contenedores, también lo hace la necesidad de abordar posibles problemas de seguridad y garantizar que las aplicaciones sean seguras […]

Catogories: Otros
Read more

Técnicas de fuzzing para mejorar la seguridad en aplicaciones web

Written by: on 05/04/2023 @ 08:00

El fuzzing, también conocido como fuzz testing, es una técnica de pruebas de seguridad que implica el envío de entradas aleatorias o malformadas a una aplicación para identificar posibles vulnerabilidades y fallos en la misma. En aplicaciones web, el fuzzing es especialmente útil para descubrir problemas de seguridad relacionados con la validación de entradas y […]

Catogories: Otros
Read more

Más allá de los gráficos de Gantt, alternativas modernas para metodologías Agile

Written by: on 30/03/2023 @ 08:00

Durante décadas, los gráficos de Gantt han sido una herramienta de gestión de proyectos ampliamente utilizada en diversos sectores. Sin embargo, en el mundo actual de desarrollo ágil y rápido, estos gráficos pueden resultar obsoletos y poco eficientes. En este artículo, analizaremos por qué los gráficos de Gantt están perdiendo terreno en el ámbito de […]

Catogories: Otros
Read more

Profundizando en el análisis dinámico de aplicaciones de seguridad (DAST): técnicas avanzadas y enfoques personalizados

Written by: on 25/03/2023 @ 10:13

El análisis dinámico de aplicaciones de seguridad (DAST) es una metodología crucial en el ámbito de la seguridad de aplicaciones. DAST identifica vulnerabilidades en tiempo de ejecución mediante pruebas de intrusión en aplicaciones web y móviles. En este artículo, nos adentraremos en técnicas avanzadas y enfoques personalizados en el contexto de DAST, incluyendo el análisis […]

Catogories: Otros
Read more

Inteligencia artificial en Telegram

Written by: on 26/12/2021 @ 12:53

Hemos oído mucho acerca de GPT-3, OpenAI y sus modelos entrenados para implementar tu propia AI de una forma rápida y pre-entrenada. Los resultados de sus demos son fascinantes, pero …. ¿son realmente así? ¿o están «preparados»? Pues planteando esa misma duda, he decidido hacer una implementacion para integrar tu usuario de Telegram con dicha […]

Catogories: AI, Python, Telegram
Read more