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0 En la última semana, se viene debatiendo en las redes sociales, sobre todo, si es el fin del RAG (Retrieval-Augmented Generation) debido al aumento de la ventana de contexto de los LLMs, especialmente desde el lanzamiento de Llama 4 y el anuncio con este de una ventana de contexto de 10M de tokens.
RAG (Retrieval-Augmented Generation:
RAG es un proceso que mejora las respuestas de un modelo de lenguaje al usar información confiable que viene de fuera de su entrenamiento. Es una forma de inteligencia artificial que combina lo mejor de dos mundos: la búsqueda en bases de datos o en internet (como cuando buscamos algo en Google) y la capacidad de los modelos para generar texto nuevo. Así, puede dar respuestas más útiles y precisas.
Esta arquitectura permite a los LLMs acceder a información que trasciende los límites de sus datos de entrenamiento originales sin la necesidad de un costoso y prolongado reentrenamiento. El funcionamiento de RAG se articula en dos fases principales: la recuperación de fragmentos de información relevantes para la consulta del usuario y la subsiguiente generación de contenido basada en ese contexto enriquecido.
Ventana de contexto en el ámbito de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs):
En contraposición, una ventana de contexto en el ámbito de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) se refiere a la extensión de texto, medida en tokens, que el modelo puede considerar o «recordar» en un momento dado.
Esta ventana actúa como una memoria de trabajo para el LLM, determinando la longitud máxima de una conversación que puede mantener de forma coherente o la capacidad para procesar documentos extensos.
Análisis:
El incremento en el tamaño de las ventanas de contexto de los LLMs ha llevado a algunos a cuestionar la necesidad de la arquitectura RAG. Se argumenta que ventanas de contexto más grandes permiten a los LLMs procesar directamente cantidades extensas de información, disminuyendo la dependencia de la recuperación externa.
Además, se señala que el uso de RAG introduce una complejidad arquitectónica adicional, que incluye la gestión de bases de datos vectoriales y la indexación de documentos, la cual podría simplificarse si los modelos pudieran manejar todo el contexto relevante de forma nativa.
A pesar de estos argumentos, una sólida base de evidencia respalda la relevancia continua de RAG. En primer lugar, las bases de conocimiento empresariales suelen ser de una magnitud tal que exceden la capacidad incluso de las ventanas de contexto más extensas disponibles actualmente.
RAG proporciona un mecanismo eficiente para acceder a información actualizada y en tiempo real, un aspecto crucial para numerosas aplicaciones que requieren datos recientes, como el análisis de mercado o la atención al cliente.
Un beneficio fundamental de RAG es su capacidad para mejorar la precisión y reducir las alucinaciones de los LLMs al fundamentar las respuestas en fuentes externas verificables, lo que conduce a una mayor fiabilidad de la información generada.
RAG ofrece una mayor transparencia y control sobre las fuentes de información que se utilizan para generar las respuestas, lo que permite a los desarrolladores y usuarios verificar la procedencia de la información.
En el ámbito de la seguridad y el acceso a datos sensibles, RAG proporciona mecanismos para garantizar que solo se recupere y se proporcione al LLM la información pertinente para cada consulta, respetando las políticas de acceso y minimizando la exposición de datos confidenciales.
Además, RAG permite la personalización de las interacciones y la adaptación a diferentes dominios de conocimiento y fuentes de datos, lo que lo convierte en una solución versátil para una amplia gama de aplicaciones.
La combinación de RAG con ventanas de contexto más grandes puede incluso potenciar aún más las capacidades de los LLMs, permitiendo un análisis más profundo de la información recuperada.
Incluso en un escenario teórico de ventanas de contexto infinitas, la capacidad de RAG para preseleccionar la información más relevante podría seguir siendo beneficiosa en términos de eficiencia y focalización de la respuesta del LLM.
Finalmente, RAG facilita la integración de datos tanto estructurados como no estructurados provenientes de diversas fuentes empresariales, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para aplicaciones en el mundo real.
Lo que podemos concluir:
Aunque los LLMs con ventanas de contexto más grandes son un gran avance, no resuelven todos los problemas que RAG sí puede abordar. RAG permite usar información actualizada, reduce errores, da más control sobre las fuentes, y es más eficiente en algunos casos. Por eso, es poco probable que RAG desaparezca. Lo más probable es que ambos enfoques se usen juntos para crear soluciones de IA más inteligentes y confiables.
Es todo por ahora, me encantaría que dejaras tu opinión, cuál es tu punto de vista de este debate que surge en medio de auge de las ventanas de contexto, así que deja tu comentario y nos vemos en otro artículo para seguir aprendiendo de este fascinante mundo de la IA 👋
