Qué es RAG y cómo lo aplicamos en LIS Data Solutions

En LIS Data Solutions tenemos un compromiso real con la investigación en Inteligencia Artificial en general y con los modelos de lenguaje en particular. Nuestro equipo de I+D innova de manera constante en el ámbito de la recuperación de información con Generación Aumentada (Retrieval Augmented Generation, RAG, según sus siglas en inglés), explorando todas las posibilidades y avances de los Modelos Grandes de Lenguaje o LLM y mejorando la interacción hombre-máquina a través de soluciones novedosas.

Por Alberto Llera (PhD)

Qué es RAG y cómo está mejorando los LLM

El RAG es una técnica que combina sistemas de inteligencia artificial “tradicionales” para buscar información en documentos y los integra posteriormente con modelos de lenguaje generativos modernos. En LIS Data Solutions, utilizamos RAG para potenciar la capacidad de nuestros LLM. Al integrar la información recuperada (aquella que es relevante) con la generación de texto con LLM de ultima generación, mejoramos la precisión y contextualización de las respuestas que le llegan al usuario. Esto nos permite ofrecer interacciones más efectivas y específicas, evitando las respuestas incorrectas, irrelevantes o simplemente “inventadas” que podrían producir los LLM cuando son usados de una manera directa.

Aprendiendo cada día de manera práctica

Nuestro equipo ha adquirido habilidades en RAG a través de una combinación de motivación intrínseca y formación práctica. Se han realizado cursos teóricos y prácticos, abarcando desde conceptos básicos hasta los desarrollos más recientes en inteligencia artificial. Esta formación nos ha capacitado para implementar modelos de RAG desde cero y adaptarlos a nuestras necesidades específicas. Uno de los frutos de este proceso, del que estamos muy orgullosos, es nuestro asistente de inteligencia artificial generativa GPT UP.

Equipo trabajando en las oficinas de LIS Data Solutions en Cantabria

Qué es GPT UP

GPT UP es una suite de asistencia virtual que lleva un paso más allá las técnicas de RAG convencionales. Además de mejorar la especificidad de las respuestas y reducir las alucinaciones, ofrece características únicas, como la interacción con bases de datos mediante lenguaje natural y la capacidad de cruzar diferentes documentos para obtener información relacionada. Es también integrable con otras soluciones que hemos desarrollado en LIS Data Solutions, como nuestros motores de predicción y planificación, dotándolo de la capacidad de generar respuestas prescriptivas. Todo ello hace que GPT UP sea invaluable para aumentar la eficiencia operativa de las empresas y mejorar su competitividad.

Trabajando en la vanguardia de la IA

Una de las mejores cosas de trabajar en proyectos como GPT UP es estar en la cresta de la ola del uso de LLM. Ser parte activa en los avances en el campo de la inteligencia artificial y ver cómo se traducen directamente en soluciones prácticas para nuestros clientes es verdaderamente gratificante. Además, la alta motivación del equipo de I+D y el ambiente de colaboración dentro de la empresa hacen que este proyecto sea uno de los más emocionantes en los que hemos participado.

Qué podemos esperar de RAG en el futuro de las empresas

En nuestro equipo, así como en el conjunto de LIS Data Solutions, no nos cabe ninguna duda de que el RAG seguirá ganando relevancia en los próximos años, especialmente en el ámbito empresarial. La capacidad de interactuar con datos y documentos utilizando lenguaje natural es increíblemente valiosa en una amplia gama de industrias. Por eso, a medida que estas tecnologías continúen evolucionando, su adopción se convertirá en una necesidad para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un mundo cada vez más digitalizado.

Podríamos decir, en definitiva, que el RAG está transformando la forma en que interactuamos con la información y está impulsando la inteligencia artificial hacia nuevos horizontes. Y en LIS Data Solutions estamos comprometidos a seguir liderando el camino en esta emocionante área de investigación y desarrollo.