Los chatbots de inteligencia artificial y los asistentes virtuales se han vuelto cada vez más populares en los últimos años gracias a los avances en modelos de lenguaje de gran capacidad (LLMs por sus siglas en inglés). Entrenados con una gran cantidad de conjuntos de datos, estos modelos incorporan componentes de memoria en su diseño arquitectónico, lo que les permite entender y comprender el contexto textual.
Los usos más comunes para los asistentes chatbot se concentran en áreas clave como mejorar las experiencias de los clientes, aumentar la productividad y la creatividad de los empleados u optimizar los procesos empresariales. Por ejemplo, se utilizan en el soporte al cliente, la resolución de problemas y la búsqueda de conocimiento tanto interna como externa. A pesar de estas capacidades, uno de los desafíos clave con los chatbots es generar respuestas de alta calidad y precisión. Una manera de resolver este desafío es utilizar la Generación de Recuperación Aumentada (RAG). RAG es el proceso de optimizar la salida de un modelo LLM para que haga referencia a una base de conocimiento autorizada fuera de sus fuentes de datos de entrenamiento antes de generar una respuesta. La reordenación busca mejorar la relevancia de la búsqueda al reorganizar el conjunto de resultados devueltos por un recuperador con un modelo diferente.
RAG es una técnica que combina la recuperación de bases de conocimiento y los modelos generativos para la generación de texto. Fu...