En el mundo del aprendizaje automático, la técnica de Retrieval Augmented Generation, conocida como RAG, surge como un aliado clave para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje grandes o LLMs. Pero, ¿qué significa esto para nosotros, los entusiastas de la tecnología y la información? Básicamente, RAG nos permite alimentar las respuestas del modelo con datos frescos y específicos, en lugar de depender únicamente de los conocimientos adquiridos durante su formación en el oscuro pasado.

¿Y cómo se hace esto? Imagina que hay dos pasos emocionantes en esta danza tecnológica. Primero, el modelo realiza una búsqueda de datos relevantes, como si escarbara en las vastas tierras de Wikipedia. Luego, algo mágico ocurre: la información encontrada se mima y se entrelaza con la consulta original dentro de un elegante marco estructurado, conocido en el mundo de las tecnologías chic como plantilla de prompt. Este artilugio ayuda a guiar al modelo hacia la elaboración de una respuesta no solo adecuada, sino también respaldada por fuentes. Así que dile adiós a las respuestas inventadas y hola al conocimiento verificado.

¿Qué hace posible esta maravilla? Herramientas y bibliotecas como LangChain nos permiten jugar con las plantillas de prompts y, al mismo tiempo, gestionar la conversación entre la pregunta curiosa y los datos recién encontrados, como si fueran los anfitriones de la mejor fiesta del conocimiento. Los ejemplos prácticos demuestran la efectividad de esta técnica: una pregunta específica sobre un estadio puede resolverse con detalles precisos y adaptados para diferentes tipos de público.

RAG se destaca especialmente cuando hablamos de temas peculiares o específicos de un contexto que no es un terreno común para los LLMs. En aquellos temas, donde podría haber más huecos de conocimiento que en un queso suizo, RAG se convierte en un salvavidas.

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