Cómo un pipeline RAG transforma sus datos en descubrimientos

La revolución GenAI ya está aquí. Si nos basamos en nuestro programa favorito sobre comodidad, Gilmore Girls, “es el mundo de GenAI y nosotros simplemente vivimos en él”.

De hecho, McKinsey informa el número de organizaciones regularly El uso de GenAI se ha duplicado en diez meses entre sus encuestas de 2023 y 2024. Es más, PwC Se encuestó a directores ejecutivos de empresas que han adoptado GenAI, y el 89% cree que GenAI está cambiando significativamente la forma en que sus empresas crean, entregan y capturan valor.

Teniendo en cuenta la proliferación de la IA y el optimismo que la rodea, es posible que sienta la tentación de pensar que la IA, o más específicamente, los modelos de lenguaje extenso (LLM), pueden ayudar a su organización a crear valor sin necesidad de realizar ajustes adicionales. Pero para maximizar realmente sus beneficios, necesita un flujo de trabajo RAG.

Por supuesto, GenAI está ayudando a la gente hacen cosas imaginativas como jugar a No Molestar, personalizar planes de entrenamiento y escribir canciones de rap de gángsters de los 90 sobre sus amigos, pero en inglés antiguo (gracias, Reddit, por esta entrada). Pero cuando se trata de su organización, los LLM necesitan algo de ayuda de amigos como RAG Para satisfacer sus necesidades comerciales únicas.

Una descripción general de RAG

RAG, abreviatura de Retrieval-Augmented Generation, es un término acuñado por Patrick Lewis en su artículo de 2020 para Meta's AI Research. Piense en RAG como un marco que reúne información convencional recuperación sistemas como bases de datos y las capacidades generativas de los LLM. Al hacerlo, RAG “Augments"las habilidades lingüísticas naturales de su LLM con conocimientos específicos de negocios para que pueda generar respuestas más precisas, actualizadas e hiperrelevantes para sus necesidades específicas.

En otras palabras, RAG es una forma inteligente de garantizar que cualquier LLM que elija pueda conocer bien sus datos comerciales para una variedad de casos de uso internos y externos. También le ahorra el problema de entrenar un LLM desde cero o de ajustarlo utilizando su conjunto de datos.

Con RAG, puede hacer que sus aplicaciones de IA sean ágiles y respondan a nuevos desarrollos al ampliar un LLM con sus datos comerciales. Además, RAG brinda a sus soluciones LLM acceso a datos en tiempo real, preserva la privacidad de sus datos y ayuda a mitigar las alucinaciones de LLM. Algunas implementaciones populares pueden ser chatbots, servicio al cliente o búsqueda empresarial.

Más información: ¿Qué es la generación aumentada de recuperación (RAG)?

Pero…¿qué es un pipeline RAG?

Ahora que ya sabemos por qué RAG es tan fantástico, hablemos de qué es un pipeline RAG.

• Una tubería RAG funciona como una línea de montaje en una fábrica. Todos sus datos no estructurados, almacenados en todo tipo de formatos en sus bases de datos y lagos de datos, sirven como
• En la más básica de las tuberías RAG, estos datos pasan por indexación de datos, donde se divide en fragmentos de texto, se integra en vectores y se almacena en una base de datos vectorial (una base de datos vectorial permite una recuperación rápida de la información). Esta base de datos es la destino del oleoducto.
• El siguiente paso es Recuperación y generación de datos, lo que sucede cada vez que envía una consulta. En función de la consulta, la base de datos vectorial envía los "fragmentos" más relevantes al LLM.
• El LLM hace su magia combinando su capacidad de procesamiento del lenguaje con la información contextual (de la base de datos) y ¡voilá! Obtienes una respuesta con información precisa y un contexto relevante.

¿Por qué RAG es lo mejor? Furia,

Según McKinseyHasta el 47 % de las organizaciones que utilizan GenAI lo hacen con una personalización significativa o desarrollando su propio modelo. Con casi la mitad de las organizaciones pro-GenAI invirtiendo en personalizar LLM o desarrollar sus propios modelos, está claro por qué RAG es el próximo gran avance. Un buen ejemplo es El tamaño del mercado de RAG ¡Se espera que crezca a una CAGR del 44.7% en los próximos cinco años!

Veamos algunas de las ventajas de los pipelines RAG para que las empresas comprendan el revuelo que los rodea:

Acceso a los datos en tiempo real, en todo momento

Imagínese que le pregunta a su jefe de ventas sobre las ventas del último trimestre, pero él le responde: "Me temo que no tengo acceso a información reciente. Mi LLM solo se capacitó con datos de hace dos años". Su reacción será: "¿Por qué te pago tanto dinero, Phil?" o "Dios, debería haber escuchado cuando mi CTO dijo que deberíamos configurar un canal RAG para la búsqueda empresarial". La moraleja de esta historia es invertir en RAG.

Descargo de responsabilidad: cualquier parecido con cualquier Phil que trabaje en ventas es pura coincidencia. Nuestro equipo legal dice que no nos pueden demandar por difamación si agregamos este descargo de responsabilidad.

Dejando de lado las bromas malas, RAG garantiza que su LLM siempre tenga acceso a la información más reciente. Dado que su organización siempre genera nuevos datos, todo lo que tiene que hacer es actualizar la base de datos y su canal de RAG se encargará del resto, lo que garantiza que obtenga respuestas precisas y actualizadas en todo momento.

Sus datos privados siguen siendo privados

RAG también resuelve la confidencialidad de los datos, un problema crucial al que se enfrentan las empresas cuando introducen datos en los LLM públicos. Al configurar un canal RAG, no tiene que preocuparse de que los datos privados de su empresa aparezcan en respuestas aleatorias de ChatGPT. Puede aprovechar el LLM que elija (para que Phil no quede en ridículo en la próxima reunión) y, al mismo tiempo, garantizar que sus datos confidenciales se almacenen de forma segura y privada.

No más alucinaciones de IA

Un problema común con los LLM es que a veces alucinan. Lo que sucede es que cuando los LLM carecen de información factual relevante, tienden a generar respuestas erróneas pero convincentes, es decir, alucinan. La buena noticia es que RAG resuelve este problema al proporcionarles datos relevantes y factualmente correctos.

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Por qué las tuberías RAG son el futuro

McKinsey Los informes indican que la adopción de GenAI es mayor en las funciones de marketing, ventas y TI. Sin embargo, los canales RAG permiten la adopción de GenAI en una gama más amplia de funciones, como:

Atención al cliente y servicio

Con un pipeline RAG, sus equipos de soporte al cliente pueden acceder a información de bases de conocimiento, preguntas frecuentes e historiales de clientes para brindar respuestas precisas y en tiempo real a las consultas de los clientes, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la satisfacción del cliente.

Marketing y Ventas

RAG permite a los profesionales de marketing analizar y recuperar información sobre los clientes, reseñas de productos y tendencias del mercado de múltiples fuentes para respaldar campañas más específicas basadas en datos y análisis en tiempo real. De manera similar, los equipos de desarrollo comercial pueden aprovechar RAG para adaptar sus propuestas utilizando información actualizada sobre los productos y los datos de los clientes.

De hecho, 71% de negocios Han visto aumentar sus ingresos al adoptar la IA en sus funciones de marketing y ventas. Imagine cuánto más podrían lograr con RAG.

Investigación y desarrollo de productos

Con RAG, los equipos de investigación y desarrollo pueden extraer información de los comentarios de los clientes y analizar las tendencias del mercado, la competencia y los avances del sector para desarrollar nuevas funciones o perfeccionar las existentes. Esto no solo permite tomar decisiones estratégicas fundamentadas, sino que también garantiza que el ciclo de innovación se mantenga al día con las necesidades del mercado.

Recursos humanos, legal y finanzas

Las funciones operativas, como Legal, RR.HH. y Finanzas, se ocupan de documentos legales, normas de cumplimiento, regulaciones y políticas de forma habitual. Con un flujo de trabajo RAG, sus equipos pueden recuperar al instante la información relevante para tomar decisiones rápidamente.

Logística en la cadena de suministros

Para los equipos de logística y cadena de suministro, los canales RAG pueden ayudar a monitorear las cadenas de suministro mediante la recuperación y el análisis de datos relevantes de múltiples fuentes, como sistemas ERP, comunicaciones con proveedores y documentos externos. Esto ayuda a reducir los cuellos de botella, optimizar la logística y mejorar la eficiencia. De hecho, Adopción temprana de IA en la cadena de suministro ha llevado a una reducción de inventario del 20% y una reducción de costos del 10%, y RAG puede multiplicar estas ganancias.

Es hora de bailar RAG n' Roll

En resumen, los pipelines de RAG ofrecen una gran cantidad de beneficios de IA y automatización, al mismo tiempo que abordan las preocupaciones empresariales comunes con los LLM públicos. Con RAG, puede aprovechar lo mejor de GenAI sin comprometer la confidencialidad de sus datos. Además, RAG tiene una amplia gama de aplicaciones, desde marketing hasta la cadena de suministro, lo que significa que puede realizar pruebas desarrollando e implementando un pipeline de RAG en una de sus funciones antes de implementarlo en toda la empresa.

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