Generación de recuperación aumentada (RAG) se ha convertido en una piedra angular para mejorar el rendimiento y la confiabilidad de los modelos de lenguajes grandes (LLM). Al basar las respuestas de LLM en fuentes de conocimiento externas, RAG reduce el riesgo de alucinaciones y garantiza contenido preciso y actualizado. Sin embargo, los sistemas RAG tradicionales luchan con consultas complejas que requieren información de múltiples fuentes. Ingrese a Fusion RAG (o RAG-Fusion), una evolución sofisticada de RAG que aborda estas limitaciones. Este artículo explora los principios, la implementación y el potencial de Fusion RAG para revolucionar las aplicaciones empresariales al ofrecer respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

I. La evolución de RAG: presentación de Fusion RAG

Los sistemas RAG tradicionales se basan en una única consulta para recuperar documentos relevantes, que pueden pasar por alto información matizada o multifacética. Fusion RAG adopta un enfoque más avanzado:

• Generación de consultas múltiples: crea diversas interpretaciones de la consulta del usuario para capturar una gama más amplia de información relevante.
• Búsquedas de vectores paralelos: realiza múltiples búsquedas en una base de conocimientos utilizando estas subconsultas.
• Fusión de rangos recíprocos (RRF): combina y reclasifica los resultados de búsqueda para priorizar los documentos más relevantes.

Este proceso de varias etapas garantiza que el LLM genere respuestas integrales, precisas y contextualmente relevantes, incluso para consultas complejas.

II. Generación de consultas múltiples: captura de los matices de la intención del usuario

La primera innovación en Fusion RAG es su capacidad de generar múltiples subconsultas a partir de una única consulta de usuario. Esto se logra mediante técnicas como parafraseo, expansión de palabras clave y descomposición semántica.

Consulta de ejemplo: "¿Cuáles son los últimos avances en tecnologías de energía renovable para vehículos eléctricos?"

Subconsultas generadas:

• “Renovables fuentes de energía para vehículos eléctricos”
• “Nueva tecnología de baterías para automóviles eléctricos”
• “Innovaciones en vehículos eléctricos con energía solar”
• “Transporte impulsado por energía eólica”

Al explorar diversas interpretaciones de la consulta, Fusion RAG recupera una gama más amplia de información relevante, abordando las limitaciones de los sistemas de consulta única.

III. Búsquedas de vectores paralelos: ampliación del horizonte de recuperación de información

Una vez que se generan las subconsultas, Fusion RAG realiza búsquedas de vectores paralelos en una base de conocimiento. Cada subconsulta recupera documentos relevantes para una faceta específica de la consulta original.

• Búsquedas vectoriales: utiliza métricas de similitud como la similitud de cosenos para medir la relación semántica.
• Beneficios: Garantiza una cobertura integral del espacio de información, especialmente en bases de conocimiento grandes y diversas.

Este enfoque mejora significativamente la calidad del contexto recuperado, lo que permite al LLM generar respuestas más precisas y relevantes.

IV. Fusión de clasificación recíproca (RRF): priorización de la relevancia en todas las búsquedas

Después de realizar búsquedas paralelas, Fusion RAG utiliza Fusión de clasificación recíproca (RRF) para combinar y reclasificar los resultados.

Fórmula de RRF: Puntuación de RRF = Σ (1 / (k + rango))

• clasificación: clasificación del documento en un resultado de búsqueda.
• k: un parámetro que controla la influencia de los documentos con una clasificación inferior (normalmente establecido en 60).

Reclasificación: se priorizan los documentos con una clasificación alta de forma constante en múltiples búsquedas, lo que garantiza que se seleccione la información más relevante para la respuesta generación.

V. Resultado generativo: elaboración de respuestas integrales y precisas

Los documentos reclasificados se introducen en el LLM para generar la respuesta final. Al basar la respuesta en información cuidadosamente seleccionada y reclasificada, Fusion RAG garantiza:

• Precisión: reduce el riesgo de alucinaciones.
• Relevancia contextual: alinea las respuestas con la intención del usuario.
• Integridad: proporciona información detallada y completa respuestas.

VI. Arquitectura Fusion RAG: un proceso de varias etapas

La implementación de Fusion RAG implica un proceso de varias etapas:

1. Expansión de consultas: genera múltiples subconsultas a partir de la consulta original.
2. Búsquedas de vectores paralelos: realiza búsquedas de vectores utilizando cada una subconsulta.
3. Fusión de resultados usando RRF: Combina y reclasifica los resultados de búsqueda.
4. Reclasificación: Reordena los resultados según las puntuaciones RRF combinadas.
5. Resultado generativo: Introduce documentos reclasificados en el LLM para generar respuestas.

Esta arquitectura permite una exploración matizada del espacio de información, brindando respuestas que son precisas y alineadas con la intención del usuario.

VII. Aplicaciones del mundo real y oportunidades empresariales

Fusion RAG ha mostrado resultados prometedores en varios dominios:

• Investigación legal: recupera de manera eficiente estatutos y precedentes legales relevantes, garantizando el acceso a información precisa y actualizada.
• Análisis financiero: Analiza datos financieros de múltiples fuentes, brindando una visión integral de las tendencias del mercado y oportunidades de inversión.
• Investigación científica: Acelera el descubrimiento al permitir un acceso rápido y la síntesis de información de una vasta literatura científica.

Oportunidades empresariales:

• Atención al cliente mejorada: Ofrece respuestas precisas y completas aprovechando conocimientos diversos fuentes.
• Gestión del conocimiento mejorada: crea bases de conocimiento inteligentes capaces de responder preguntas complejas.
• Toma de decisiones basada en datos: proporciona a los líderes empresariales una visión completa y precisa de la información relevante.
• Aceleración de la innovación: permite a los investigadores y desarrolladores acceder y sintetizar rápidamente información.

VIII. Liberar todo el potencial de la IA generativa con Fusion RAG

Fusion RAG representa un avance significativo en la mejora de la precisión y relevancia de las respuestas generadas por LLM. Al abordar las limitaciones de los sistemas RAG tradicionales, Fusion RAG permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de la IA generativa, impulsando la innovación, mejorando la eficiencia y mejorando la toma de decisiones. A medida que los LLM continúen evolucionando, Fusion RAG desempeñará un papel crucial para garantizar su confiabilidad y relevancia contextual, allanando el camino para aplicaciones empresariales transformadoras.