RAG para nubes privadas: ¿cómo funciona?

¿Alguna vez se ha preguntado cómo las nubes privadas gestionan toda su información y toman decisiones inteligentes?

Ahí es donde entra en juego la Generación Mejorada por Recuperación (RAG).

Es una herramienta superinteligente que ayuda a las nubes privadas a encontrar la información adecuada y generar cosas útiles a partir de ella.

Este blog trata de cómo RAG hace magia en las nubes privadas, utilizando herramientas sencillas y trucos inteligentes para que todo sea más fluido y mejor.

Sumérgete.

¿Qué son los GAR?

La Generación de Recuperación Aumentada (RAG) es una tecnología de vanguardia utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los sistemas de recuperación de información.

Combina dos procesos fundamentales: recuperación y generación.

Recuperación: En RAG, el proceso de recuperación implica obtener datos relevantes de diversas fuentes externas, como repositorios de documentos, bases de datos o API. Estos datos externos pueden ser diversos y abarcar información de distintas fuentes y formatos.
Generación: Una vez recuperados los datos relevantes, el proceso de generación implica crear o generar nuevos contenidos, percepciones o respuestas basadas en la información recuperada. Este contenido generado complementa los datos existentes y ayuda a tomar decisiones o dar respuestas precisas.

¿Cómo funciona el GAR?

Ahora, entendamos cómo funciona el GAR.

Preparación de datos

El primer paso consiste en convertir tanto los documentos almacenados en una colección como las consultas de los usuarios a un formato comparable. Este paso es crucial para realizar búsquedas de similitud.

Representación numérica (Embeddings)

Para que los documentos y las consultas de los usuarios sean comparables en las búsquedas de similitud, se convierten en representaciones numéricas denominadas incrustaciones.

Estas incrustaciones se crean utilizando sofisticados modelos lingüísticos de incrustación y sirven esencialmente como vectores numéricos que representan los conceptos del texto.

Base de datos vectorial

Las incrustaciones de documentos, que son representaciones numéricas del texto, pueden almacenarse en bases de datos vectoriales como Chroma o Weaviate. Estas bases de datos permiten almacenar y recuperar incrustaciones para realizar búsquedas de similitudes.

Búsqueda por similitud

Basándose en la incrustación generada a partir de la consulta del usuario, se realiza una búsqueda de similitudes en el espacio de incrustación. Esta búsqueda pretende identificar textos o documentos similares de la colección basándose en la similitud numérica de sus incrustaciones.

Contexto

Una vez identificado el texto similar, el contenido recuperado (prompt + texto introducido) se añade al contexto. Este contexto ampliado, que incluye tanto el texto original como los datos externos pertinentes, se introduce en un modelo lingüístico (LLM).

Modelo de salida

El Modelo Lingüístico procesa el contexto con datos externos relevantes, lo que le permite generar salidas o respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Más información: ¿Qué es el marco API RAG y cómo funciona?

5 pasos para implantar la GAR en entornos de nube privada

A continuación encontrará una guía completa sobre la implementación de RAG en nubes privadas:

1. Evaluación de la preparación de las infraestructuras

Comience por evaluar la infraestructura de nube privada existente. Evaluar las capacidades de hardware, software y red para garantizar la compatibilidad con la implantación del GAR. Identifique las posibles limitaciones o requisitos para una integración perfecta.

2. Recogida y preparación de datos

Recopile datos relevantes de diversas fuentes dentro de su entorno de nube privada. Esto puede incluir repositorios de documentos, bases de datos, API y otras fuentes de datos internas.

Garantizar que los datos recopilados se organizan, se limpian y se preparan para su posterior procesamiento. Los datos deben estar en un formato que pueda introducirse fácilmente en el sistema GAR para los procesos de recuperación y generación.

3. Selección de modelos lingüísticos de incrustación adecuados

Elija modelos de lenguaje de incrustación adecuados que se ajusten a los requisitos y la escala de su entorno de nube privada. Modelos como BERT, GPT u otros modelos lingüísticos avanzados pueden considerarse en función de su compatibilidad y métricas de rendimiento.

4. Integración de sistemas de incrustación

Implementar sistemas o marcos capaces de convertir documentos y consultas de usuarios en representaciones numéricas (embeddings). Garantizar que estas incrustaciones capten con precisión el significado semántico y el contexto de los datos textuales.

Crear bases de datos vectoriales (por ejemplo, Chroma, Weaviate) para almacenar y gestionar estas incrustaciones de forma eficiente, lo que permite una rápida recuperación y búsqueda de similitudes.

5. Pruebas y optimización

Realizar pruebas rigurosas para validar la funcionalidad, precisión y eficiencia del sistema RAG implementado dentro del entorno de nube privada. Probar diferentes escenarios para identificar posibles limitaciones o áreas de mejora.

Optimizar el sistema basándose en los resultados de las pruebas y en la información recibida, perfeccionando los algoritmos, ajustando los parámetros o actualizando los componentes de hardware y software según sea necesario para mejorar el rendimiento.

6 Herramientas para la implantación de RAG en nubes privadas

A continuación se ofrece una visión general de las herramientas y los marcos esenciales para implantar la generación mejorada por recuperación (RAG) en entornos de nube privada:

1. Incorporación de modelos lingüísticos

BERT (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores): BERT es un potente modelo lingüístico preentrenado diseñado para comprender el contexto de las palabras en las consultas de búsqueda. Puede ajustarse para tareas de recuperación específicas en entornos de nube privada.
GPT (Transformador Generativo Preentrenado): Los modelos GPT destacan en la generación de textos similares a los humanos a partir de instrucciones dadas. Pueden ser fundamentales para generar respuestas o contenidos en los sistemas GAR.

2. Bases de datos vectoriales

Croma: Chroma es un motor de búsqueda vectorial optimizado para manejar datos de alta dimensión como las incrustaciones. Almacena y recupera incrustaciones de forma eficaz, lo que facilita la búsqueda rápida de similitudes.
Weaviate: Weaviate es un motor de búsqueda vectorial de código abierto adecuado para gestionar y consultar datos vectorizados. Ofrece flexibilidad y escalabilidad, lo que resulta ideal para las aplicaciones de GAR que trabajan con grandes conjuntos de datos.

3. Marcos para la generación de incrustaciones

TensorFlow: TensorFlow proporciona herramientas y recursos para crear y gestionar modelos de aprendizaje automático. Ofrece bibliotecas para generar incrustaciones e integrarlas en sistemas RAG.
PyTorch: PyTorch es otro popular marco de aprendizaje profundo conocido por su flexibilidad y facilidad de uso. Admite la creación de modelos de incrustación y su integración en los flujos de trabajo del GAR.

4. Plataformas de integración GAR

Transformadores de caras abrazadas: Esta biblioteca ofrece una amplia gama de modelos preentrenados, incluidos BERT y GPT, lo que facilita su integración en los sistemas GAR. Proporciona herramientas para manejar las incrustaciones y las interacciones de los modelos lingüísticos.
GPT de OpenAI–3 API: La API de OpenAI proporciona acceso a GPT-3, lo que permite a los desarrolladores utilizar sus potentes funciones de generación de lenguaje. La integración de GPT-3 en los sistemas de GAR puede mejorar la generación de contenidos y la precisión de las respuestas.

5. Servicios en la nube

AWS (Amazon Web Services) o Azure: Los proveedores de servicios en la nube ofrecen la infraestructura y los servicios necesarios para alojar y escalar las implementaciones de GAR. Proporcionan recursos como máquinas virtuales, almacenamiento y potencia de cálculo adaptados a las aplicaciones de aprendizaje automático.
Plataforma en la nube de Google (GCP): GCP ofrece un conjunto de herramientas y servicios para el aprendizaje automático y la IA, lo que permite el despliegue y la gestión de sistemas RAG en entornos de nube privada.

6. Herramientas de desarrollo personalizadas

Bibliotecas Python: Estas bibliotecas ofrecen funcionalidades esenciales para la manipulación de datos, los cálculos numéricos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, cruciales para implementar soluciones RAG personalizadas.
API personalizadas y Scripts: En función de los requisitos específicos, puede ser necesario desarrollar API y scripts personalizados para ajustar e integrar los componentes de RAG en la infraestructura de nube privada.

Estos recursos desempeñan un papel fundamental a la hora de facilitar la generación de incrustaciones, la integración de modelos y la gestión eficaz de los sistemas de GAR en configuraciones de nube privada.

Ahora que conoce los fundamentos de la GAR para nubes privadas, es hora de ponerla en práctica utilizando las eficaces herramientas mencionadas anteriormente.