AI&YOU #40: Retrieval-Augmented Generation (RAG) en la IA empresarial

La estadística de la semana: Tasa de crecimiento anual de 37,3% en las industrias de IA de 2023 a 2030

En la edición de esta semana, continuamos nuestra serie sobre "Conexión de los datos de su empresa a un LLM como ChatGPT" examinando la generación mejorada por recuperación (RAG).

Exploraremos algunos temas clave, como:

  • Comprender la generación mejorada por recuperación (RAG)

  • Aplicaciones del GAR en las empresas

  • Ventajas de integrar el GAR con los LLM de empresa

También nos adentraremos en algunas estadísticas importantes sobre IA empresarial y laboral que debería conocer para 2024. En Skim AI, reconocemos el importante retorno de la inversión que ofrece la conexión de grandes modelos lingüísticos a sus datos. Nuestro equipo está especializado en el asesoramiento y la creación de este tipo de soluciones para que las empresas reduzcan costes, aumenten la escala y aporten información a los responsables de la toma de decisiones. Si está interesado en explorar cómo los LLM pueden mejorar sus operaciones empresariales, por ejemplo con agentes personalizables de atención al cliente y preguntas frecuentes, agentes de lenguaje natural a SQL, agentes de marketing y agentes de habilitación de ventas, póngase en contacto con nosotros para una consulta.

AI&YOU #40: Retrieval-Augmented Generation (RAG) en la IA empresarial

En el ámbito de la inteligencia artificial, sobre todo en el de las aplicaciones empresariales, la integración de técnicas avanzadas como la Generación Mejorada de Recuperación (RAG) está marcando el comienzo de una nueva era de eficacia y precisión. Como parte de nuestra serie en curso sobre conexión de datos empresariales con grandes modelos lingüísticos (LLM)La comprensión del papel y la funcionalidad del GAR es fundamental. La GAR se sitúa en la intersección de las tecnologías innovadoras de IA y las aplicaciones empresariales prácticas. Representa una evolución significativa en la forma en que los sistemas de IA, especialmente los LLM, procesan, recuperan y utilizan la información. En el contexto de las empresas que manejan grandes cantidades de datos, la GAR ofrece un enfoque transformador para gestionar las tareas intensivas en conocimiento, garantizando la entrega de información relevante y actualizada.

Comprender la generación mejorada por recuperación (RAG)

El GAR es un sofisticado mecanismo de IA que mejora la funcionalidad de los LLM mediante la integración de un sistema de recuperación dinámico. Este sistema permite a los LLM acceder a fuentes de datos externas y actualizadas y utilizarlas, enriqueciendo así sus respuestas con un mayor volumen de información. En esencia, RAG combina dos procesos principales: recuperar información relevante de una extensa base de datos y generar una respuesta contextualmente enriquecida basada en estos datos recuperados. Inicialmente, el modelo realiza una búsqueda semántica en una base de datos estructurada, a menudo conceptualizada como un espacio vectorial. Esta base de datos vectorial es una colección organizada de representaciones numéricas de varios puntos de datos, incluyendo texto y otras formas de información. Algunas de las bases de datos vectoriales más populares son: Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss, y Qdrant. Cuando RAG recibe una consulta, utiliza algoritmos avanzados para navegar por este espacio vectorial, identificando los datos más relevantes en relación con la consulta. El mecanismo de recuperación está diseñado para comprender las relaciones semánticas entre la consulta y el contenido de la base de datos, garantizando que los datos seleccionados estén contextualmente alineados con la intención de la consulta.

Componentes del GAR

El funcionamiento del GAR puede entenderse a través de sus dos componentes principales:
  1. Mecanismo de recuperación: Este componente se encarga de la fase inicial del proceso GAR. Consiste en buscar en la base de datos vectorial los datos semánticamente pertinentes para la consulta introducida. Algoritmos sofisticados analizan las relaciones entre la consulta y el contenido de la base de datos para identificar la información más apropiada y la respuesta más precisa para la generación de la respuesta.

  2. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): La segunda fase consiste en la PNL, en la que el LLM procesa los datos recuperados. Mediante técnicas de PLN, el modelo integra la información recuperada en su respuesta. Este paso es crucial, ya que garantiza que el resultado no sólo sea preciso desde el punto de vista fáctico, sino también lingüísticamente coherente y contextualmente adecuado.

Gracias a estos componentes, la recuperación aumentada por la generación amplía significativamente las capacidades de los LLM, especialmente para tareas que requieren que recuperen información relevante. Esta combinación de procesos de recuperación y generación permite a los LLM ofrecer respuestas más completas y acordes con el estado actual de los conocimientos, lo que los convierte en herramientas inestimables en diversas aplicaciones empresariales en las que es fundamental disponer de información rápida y precisa.

Aplicaciones del GAR en las empresas

RAG ofrece numerosas aplicaciones prácticas en el entorno empresarial, especialmente en los ámbitos de la búsqueda semántica, la recuperación de información, el servicio al cliente y la creación de contenidos. Su capacidad para acceder a una amplia gama de datos y utilizarlos dinámicamente la convierte en una herramienta inestimable para las empresas que buscan optimizar diversas operaciones. Búsqueda semántica y recuperación eficiente de la información RAG mejora la búsqueda semántica para empresas, proporcionando resultados contextualmente relevantes a partir de grandes volúmenes de datos, lo que resulta ideal para negocios que necesitan información precisa con rapidez. Mejorar el servicio al cliente RAG mejora la eficacia del servicio al cliente proporcionando respuestas precisas y personalizadas utilizando datos en tiempo real, como el estado de los pedidos o recomendaciones de productos basadas en el historial de compras. Mejorar la creación de contenidos RAG ayuda a crear contenidos relevantes y atractivos accediendo a información actualizada, alineándose con las tendencias actuales y los intereses de la audiencia para lograr campañas de marketing eficaces.

Retos y consideraciones para la aplicación de la GAR

La implantación de la generación aumentada de recuperación en entornos empresariales conlleva su propio conjunto de retos y consideraciones. Para aprovechar todo el potencial de la RAG, las empresas deben prestar especial atención a aspectos como la calidad de los datos, la gestión y las cuestiones éticas y de privacidad asociadas a su uso. Más allá de las ventanas contextuales fijas RAG permite a los LLM acceder a vastos conjuntos de datos más allá de sus ventanas de contexto fijas, algo crucial para las empresas con datos dinámicos a gran escala, ya que mejora el procesamiento de la información y la escalabilidad de los modelos. Mejorar la precisión y la pertinencia de las aplicaciones empresariales La integración del GAR con los LLM mejora la precisión y pertinencia de las respuestas al incorporar información en tiempo real procedente de diversas fuentes, algo esencial en sectores como el financiero para disponer de información actualizada sobre el mercado. Mantener la información actualizada RAG garantiza que los LLM utilicen los datos más actuales, algo vital para las tareas que requieren la información más reciente para la toma de decisiones, como en la gestión de la cadena de suministro para las actualizaciones de inventario y logística en tiempo real. La integración de RAG con los LLM empresariales aumenta significativamente su funcionalidad, haciéndolos más eficaces para la toma de decisiones informadas, la planificación estratégica y la gestión operativa en diversos escenarios empresariales.

El futuro de la GAR en la IA empresarial

La RAG está dando forma rápidamente al futuro de la IA empresarial, prometiendo avances en precisión, velocidad y gestión de consultas complejas. A medida que progresen los modelos de aprendizaje automático, se espera que la RAG logre una recuperación de la información más matizada, mejorando la utilidad de los modelos de gran lenguaje en diversas tareas empresariales. Su papel estratégico en la IA empresarial es crucial, ya que ofrece ventajas competitivas en la utilización de datos y la obtención de información práctica. Los LLM equipados con RAG son fundamentales para las empresas que navegan por la transformación digital, lo que conduce a decisiones más inteligentes, soluciones innovadoras y experiencias de cliente personalizadas. Esta tecnología marca un cambio significativo en la forma en que las empresas operan y compiten en un mundo impulsado por los datos, y su evolución impulsará la innovación y la eficiencia en todo el sector.

10 estadísticas de IA empresarial que hay que conocer en 2024

A medida que nos adentramos en 2024, el panorama de la IA empresarial sigue desarrollándose de formas sin precedentes. Esta semana, también profundizamos en 10 estadísticas de IA empresarial que deberías conocer para este año:
  1. Se espera que el tamaño del mercado de la IA alcance los $407.000 millones en 2027

  2. Tasa de crecimiento anual de 37,3% en las industrias de IA de 2023 a 2030

  3. La IA encabeza la estrategia empresarial con 83% de empresas que le dan prioridad

  4. 79% de los estrategas corporativos afirman que la IA será fundamental para su éxito en 2024

  5. Se espera que la IA contribuya a 14,5% del PIB norteamericano en 2030

  6. 75% de los altos ejecutivos creen que la IA se implantará en sus empresas

  7. El mercado mundial de la IA vale $150.200 millones y se prevé que aumente

  8. 64% de las empresas creen que la IA ayudará a aumentar su productividad general

  9. 25% de las empresas recurren a la adopción de IA para hacer frente a la escasez de mano de obra

  10. La IA aportará 21% de incremento neto al PIB de EE.UU. en 2030

Las 10 estadísticas más importantes sobre IA para consumidores y trabajadores en 2024

También analizamos los frentes del consumo y la mano de obra con otras 10 estadísticas de IA para 2024:

  1. A la mayoría de los consumidores les preocupa el uso de la IA en las empresas

  2. 65% Confía en que las empresas utilicen la IA de forma responsable

  3. Más de la mitad cree que la IA mejora el contenido escrito

  4. 77% Preocupa que la IA provoque la pérdida de empleo el próximo año

  5. La IA podría desplazar a 400 millones de trabajadores

  6. Se prevé que la IA cree 97 millones de empleos

  7. Aumento de la contratación para puestos de apoyo a la IA

  8. La industria manufacturera será la más afectada por la IA financiera

  9. La mitad de los usuarios de móviles estadounidenses utiliza a diario la búsqueda por voz

  10. Diversos usos populares de la IA en 2024

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