La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una técnica poderosa que puede ayudar a las empresas a desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA) que integren datos en tiempo real y permitan conversaciones ricas e interactivas utilizando datos propios. RAG permite que estas aplicaciones de IA accedan a fuentes externas y confiables de conocimientos específicos del dominio, enriqueciendo el contexto para el modelo de lenguaje a medida que responde a las consultas del usuario. Sin embargo, la fiabilidad y precisión de las respuestas dependen de encontrar las fuentes correctas de información. Por lo tanto, perfeccionar el proceso de búsqueda en RAG es crucial para aumentar la confianza en las respuestas generadas. Los sistemas RAG son herramientas importantes para construir sistemas de búsqueda y recuperación, pero a menudo no cumplen con las expectativas debido a pasos de recuperación subóptimos. Esto puede mejorarse utilizando un paso de reordenamiento para mejorar la calidad de la búsqueda.
RAG es un enfoque que combina técnicas de recuperación de información con procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mejorar el desempeño de tareas de generación de texto o modelado de lenguaje. Este método implica recuperar información relevante de un gran corpus de datos textuales y utilizarla para aumentar el proceso de generación. La idea clave es incorporar conocimiento externo o contexto en el modelo para mejorar la precisión, diver...