Cómo construir un sistema RAG (Generación Aumentada por Recuperación) eficiente: Guía práctica

En el actual campo de la inteligencia artificial en rápida evolución, RAG (Retrieval-Augmented Generation) se ha convertido en un método efectivo para mejorar la calidad de la generación de texto. Combina sistemas de recuperación con modelos generativos para aumentar la precisión y relevancia del contenido generado. Este artículo le presentará en detalle cómo construir un sistema RAG eficiente, incluyendo las herramientas necesarias y los pasos específicos.

¿Qué es RAG?

RAG es una técnica que combina la recuperación de información y la generación de texto. Mejora el modelo generativo al recuperar documentos relevantes para generar respuestas más precisas y pertinentes. Este método ha demostrado ser excelente en muchos escenarios de aplicación, incluyendo sistemas de preguntas y respuestas, generación de diálogos y creación de contenido.

Componentes del sistema RAG

Antes de construir un sistema RAG, es necesario entender sus componentes centrales:

1. Recuperador: Responsable de recuperar información relevante según la entrada del usuario.
2. Generador: Genera respuestas en lenguaje natural basadas en la información recuperada.
3. Almacenamiento de datos: Almacena las fuentes de información utilizadas para la recuperación y generación (como bases de datos o colecciones de documentos).

paso 1: Preparar los datos

Para construir un sistema RAG exitoso, necesita preparar un conjunto de datos rico y relevante. Estos datos pueden ser documentos, bases de conocimiento, preguntas frecuentes, etc. A continuación se presentan algunos pasos para preparar los datos:

• Recolección de datos:

  • Recopile datos de diversas bases de datos públicas, arañas web o documentos existentes.
  • Asegúrese de que los datos sean diversos y representativos para mejorar la precisión de la recuperación.

• Preprocesamiento de datos:

  • Limpieza de datos: elimine contenido redundante y no relevante.
  • Formateo de datos: estandarice el formato de los datos, como JSON, CSV, etc., para un procesamiento posterior.

  import pandas as pd
  
  # Lectura de datos
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Limpieza de datos
  data = data.dropna()
  

paso 2: Construir el recuperador

Construir el recuperador es una parte clave del sistema RAG. A continuación se presentan los pasos para construir el recuperador:

• Seleccionar el algoritmo de recuperación: elija un algoritmo de recuperación adecuado según las necesidades, como TF-IDF, BM25 o recuperación por Embedding.

• Construir el índice: construya un índice a partir de los datos preprocesados para permitir una recuperación rápida.

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  
  # Instanciar TfidfVectorizer
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['text'])
  

• Recuperar documentos relevantes: consulte y recupere documentos relevantes según la entrada del usuario.

  from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
  
  def retrieve_documents(query, tfidf_matrix):
      query_vector = vectorizer.transform([query])
      cosine_similarities = linear_kernel(query_vector, tfidf_matrix).flatten()
      related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-5:][::-1]
      return data.iloc[related_docs_indices]
  

paso 3: Construir el generador

El generador utilizará la información recuperada para generar la respuesta correspondiente. Puede usar modelos de generación de texto existentes (como GPT-3, T5, etc.) para la generación. A continuación se presentan los pasos para construir el generador:

• Seleccionar el modelo generativo: elija un modelo preentrenado adecuado y ajústelo según las necesidades.

  from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  
  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
  

• Generar respuesta: genere una respuesta basada en los documentos recuperados.

  def generate_response(retrieved_texts):
      input_text = " ".join(retrieved_texts)
      input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
      response_ids = model.generate(input_ids, max_length=200)
      response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
      return response
  

paso 4: Integrar recuperación y generación

Integre el recuperador con el generador para formar un sistema RAG completo. Según la entrada del usuario, primero recupere documentos relevantes a través del recuperador y luego genere la respuesta final a través del generador.

def rag_system(user_input):
    # Paso 1: Recuperar documentos relevantes
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Paso 2: Generar respuesta
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

paso 5: Pruebas y optimización

Después de completar el desarrollo del sistema, realizar pruebas y optimización es un paso muy importante. Puede probar de las siguientes maneras:

• Retroalimentación de usuarios: recopile comentarios a través de encuestas o pruebas de usuarios para evaluar la calidad del contenido generado.

• Pruebas de precisión: utilice múltiples muestras para comparar la relevancia real de los resultados de recuperación y el contenido generado, y verifique el rendimiento del sistema.

• Optimización del modelo: ajuste continuamente el algoritmo de recuperación y el modelo generativo según los resultados de las pruebas para garantizar que el sistema sea eficiente y estable.

Conclusión

A través de los pasos anteriores, puede construir un sistema RAG eficiente. A medida que los datos continúan acumulándose y las técnicas de procesamiento avanzan, los sistemas RAG se volverán cada vez más poderosos, proporcionando soluciones más precisas y flexibles para diversas tareas de generación de texto. Esperamos que la información compartida en este artículo le ayude a tener éxito en el aprendizaje y la aplicación de la tecnología RAG.