Este artículo, la tercera parte de una serie sobre GenAI para ingenieros, se centra en las aplicaciones del mundo real utilizando la Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Explica cómo RAG permite a los modelos de lenguaje grande (LLM) acceder y utilizar datos externos para proporcionar respuestas más precisas y relevantes, superando la limitación de los LLM de estar confinados a sus datos de entrenamiento originales.
RAG funciona buscando en la documentación relevante para una consulta específica, extrayendo fragmentos coincidentes e inyectándolos en el prompt del LLM. Esto permite que el LLM proporcione una respuesta basada en el contexto recuperado en lugar de solo en su conocimiento preexistente. Los beneficios clave de RAG para los ingenieros incluyen la frescura de los datos (sin necesidad de reentrenamiento constante), la escalabilidad (indexación de grandes volúmenes de datos), la confiabilidad (reducción de alucinaciones) y el control de costos (solo inyectar fragmentos relevantes en el prompt).
El artículo también describe el flujo técnico de las pipelines RAG, que incluye el chunking (dividir documentos en unidades más pequeñas), el embedding (convertir los chunks de texto en vectores de alta dimensión), la indexación (almacenar vectores en una base de datos vectorial), la recuperación (buscar en la base de datos vectorial fragmentos similares a la consulta) y la aumentación (insertar fragmentos recuperados en el prompt del LLM). Se enfatiza la importancia de cada etapa para garantizar una recuperación y generación de información efectiva y precisa.
Fuente Original: https://thehustlingengineer.substack.com/p/genai-for-engineers-part-3-real-world
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