Generación aumentada por recuperación (RAG)

RAG se utiliza para abordar un desafío fundamental en IA: cómo mantener los modelos estáticos actualizados con los datos más recientes y relevantes, incluso cuando el LLM subyacente se ha entrenado con información obsoleta. Las aplicações comunes de RAG incluyen:

• Atención al cliente: Los chatbots impulsados por IA recuperan manuales de productos actualizados, información sobre el estado del sistema e historiales de clientes para ofrecer resoluciones más rápidas y personalizadas.
• Análisis en tiempo real: Las empresas aprovechan los datos del mercado financiero, las tendencias de las redes sociales o los flujos de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), lo que mejora la precisión en la toma de decisiones.
• Gestión del conocimiento: Las wikis internas, los archivos de investigación y otros repositorios de contenido proporcionan referencias cruciales que los modelos de IA no pueden almacenar solo en su entrenamiento.

La mayoría de los modelos de IA generativa aprenden información durante un ciclo de entrenamiento fijo. Cuando finaliza ese entrenamiento, el modelo retiene el conocimiento solo hasta un cierto punto en el tiempo o dentro de ciertas restricciones de datos. RAG amplía ese conocimiento extrayendo datos nuevos y relevantes de fuentes externas en el momento de la inferencia (el momento en que llega la consulta del usuario).

1. Recuperación: El sistema identifica los documentos, entradas de bases de datos o incrustaciones vectoriales más pertinentes de repositorios que contienen información actualizada.
2. Aumento: El modelo utiliza ese contenido recuperado como un “aviso” o contexto adicional y lo integra perfectamente con sus datos de entrenamiento subyacentes.
3. Generación: Se produce una respuesta final, enriquecida con datos más recientes o específicos del dominio, de maneras que un modelo estático por sí solo no puede replicar.

Para que RAG funcione de manera confiable, las organizaciones a menudo mantienen un corpus actualizado (que incluye datos estructurados y no estructurados) al que se puede acceder fácilmente a través de bases de datos vectoriales o gráficos de conocimiento. La gestión adecuada de este corpus implica la ingesta, limpieza, incorporación e indexación de datos, lo que garantiza que el motor de recuperación pueda aislar rápidamente piezas de información apropiadas para el contexto.

• Precisión contextual : Al alinear las respuestas con datos en tiempo real o específicos de la organización, RAG reduce drásticamente las “alucinaciones”, donde los modelos de IA producen respuestas no relacionadas con las circunstancias reales.
• Información más reciente: En lugar de requerir un costoso reentrenamiento o ajuste de modelos grandes cada vez que cambian los datos, RAG permite que el modelo consulte contenido nuevo a pedido, lo que aumenta la calidad y la actualidad del contenido de la respuesta.
• Cumplimiento normativo: RAG admite la recuperación selectiva de datos que se alinea con los derechos de acceso de los usuarios, lo que ayuda a mantener el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y protección de datos.
• Eficiencia de costos: Los recursos de almacenamiento y computacionales siguen siendo más manejables, ya que solo se recuperan los datos más relevantes por consulta.
• Mejor protección de datos: Debido a que los datos confidenciales se pueden recuperar por separado del LLM principal, nunca se integran al modelo, lo que reduce la exposición a fugas de datos en caso de jailbreak o robo del modelo.

Los avances en IA, como la ampliación de las ventanas de contexto, pueden parecer reducir la importancia de RAG para los consumidores al permitir que los modelos consideren enormes cantidades de texto de forma nativa. Sin embargo, las organizaciones de nivel empresarial con grandes cantidades de datos distribuidos en entornos multicloud aún enfrentan fuentes de datos que cambian rápidamente y están ampliamente distribuidas. RAG enfrenta este desafío recurriendo selectivamente a la información más pertinente y autorizada, sin sobrecargar la ventana de contexto de un modelo ni correr el riesgo de una proliferación de datos. A medida que la IA se integra más profundamente en los flujos de trabajo empresariales, RAG está preparada para seguir siendo una estrategia clave para ofrecer resultados oportunos, contextualmente ricos y de alta precisión.

F5 desempeña un papel fundamental a la hora de permitir la conectividad segura para la generación aumentada por recuperación (RAG) conectando sin problemas fuentes de datos distribuidas y dispares en entornos de múltiples nubes con modelos de IA. A medida que las empresas adoptan arquitecturas de IA avanzadas, F5 garantiza un acceso seguro y de alto rendimiento a los datos corporativos utilizando F5 Distributed Cloud Services . Los servicios de nube distribuidos proporcionan un enfoque unificado para la red y la seguridad, y admiten controles basados ​​en políticas, un firewall de aplicação web (WAF) integrado y cifrado en tránsito. Al permitir la recuperación de datos segura, en tiempo real y selectiva desde diversas ubicaciones de almacenamiento, F5 ayuda a las empresas a superar los desafíos relacionados con la escalabilidad, la latencia y el cumplimiento, garantizando que los modelos de IA funcionen de manera eficiente y al mismo tiempo protegiendo la información corporativa confidencial.

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