Building Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu

Summary

El CEO de L index, Jerry, presenta una charla sobre la construcción de aplicaciones de generación de lenguaje (LLM) listas para producción. Cubre conceptos clave como la mejora de la calidad de respuesta, técnicas de mejora de rendimiento y evaluación de sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Discute el uso de agentes y la finetunación para mejorar la precisión y la síntesis, destacando la importancia de la evaluación y la optimización en el desarrollo de sistemas de IA avanzados.

Takeaways

• 😀 Jerry, CEO de L index, discute cómo construir aplicaciones de generación de lenguaje (LLM) listas para producción.
• 🔍 Se mencionan casos de uso impresionantes de LLM, como búsqueda de conocimiento, agentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y procesamiento de documentos.
• 🧠 Se destaca la importancia de las capacidades de razonamiento de los LLM sobre los datos para construir aplicaciones efectivas.
• 🔑 Se presentan dos paradigmas principales para hacer que los modelos de lenguaje entiendan datos no entrenados: mejora por recuperación y ajuste fino.
• 📚 Se describe la pila actual de RAQ (Recuperación Augmentada de Generación), compuesta por ingesta de datos y consultas de datos que incluyen recuperación y síntesis.
• 🛠️ Se anima a los ingenieros a aprender sobre los componentes bajo el capó de las aplicaciones de RAQ para comprender mejor cómo funcionan.
• 🚧 Se discuten los desafíos de las aplicaciones de RAQ, como la baja calidad de las respuestas y problemas de recuperación inadecuada.
• 🔄 Se sugieren mejoras en el rendimiento de las aplicaciones de RAQ, incluyendo la optimización de la ingesta de datos, el algoritmo de recuperación y la síntesis.
• 📝 Se enfatiza la necesidad de evaluación para definir un punto de referencia y iterar mejoras en el sistema de RAQ.
• 📊 Se describen métricas de evaluación para el proceso de recuperación y síntesis, como el éxito, la tasa de impacto y el NDCG.
• 🛑 Se sugieren técnicas específicas para mejorar el sistema de RAQ, desde ajustes básicos como el tamaño del fragmento hasta métodos avanzados de recuperación y el uso de agentes.

Q & A

¿Quién es Jerry y qué papel desempeña en L index?

Jerry es el co-fundador y CEO de L index, una empresa que se enfoca en la construcción de aplicaciones de generación de lenguaje listas para producción.

¿Cuáles son algunos de los casos de uso destacados de las aplicaciones de generación de lenguaje (LLM) mencionados por Jerry?

Algunos casos de uso destacados de las aplicaciones de generación de lenguaje mencionados por Jerry incluyen búsqueda de conocimiento, agentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y procesamiento de documentos.

¿Qué son los dos paradigmas principales para hacer que los modelos de lenguaje entiendan datos no entrenados?

Los dos paradigmas principales son el aumento de recuperación, donde se mantiene el modelo fijo y se crea una tubería de datos para incluir contexto en el prompt del modelo de lenguaje, y el ajuste fino, que implica actualizar los pesos del modelo para incluir conocimiento en el propio modelo.

¿Qué es RAG y cómo se relaciona con el uso de sistemas de QA?

RAG, o Generación Augmentada por Recuperación, es un término que se ha convertido en una tendencia reciente y se refiere a la integración de componentes de recuperación y síntesis en sistemas de QA para mejorar la calidad de las respuestas.

¿Cuáles son los desafíos que los desarrolladores encuentran al intentar producción de aplicaciones RAG?

Los desafíos incluyen la baja calidad de las respuestas, problemas de recuperación inadecuada, información obsoleta y otros problemas relacionados con la generación de lenguaje como la alucinación, irrelevancia y sesgo.

¿Cómo se puede mejorar el rendimiento de una aplicación de generación aumentada por recuperación?

Se puede mejorar el rendimiento optimizando la pipeline de datos, mejorando la representación de los embebedings, ajustando el algoritmo de recuperación y utilizando el modelo de lenguaje para la síntesis y la razón más allá de la simple generación.

¿Qué es la evaluación y por qué es importante para el desarrollo de sistemas RAG?

La evaluación es el proceso de definir un punto de referencia para el sistema, lo cual es fundamental para entender cómo iterar y mejorar el sistema. Ayuda a medir la calidad de las respuestas y a identificar áreas de mejora en la pipeline de RAG.

¿Cómo se pueden medir las métricas de recuperación en un sistema RAG?

Se pueden utilizar métricas de ranking como la tasa de éxito, la tasa de impacto, y NDCG para evaluar la relevancia y calidad de los documentos recuperados en relación con la consulta.

¿Qué técnicas se pueden utilizar para optimizar los sistemas RAG más allá de los básicos?

Técnicas avanzadas para optimizar sistemas RAG incluyen el ajuste de tamaños de chunks, filtrado de metadatos, reordenamiento, recuperación recursiva y el uso de agentes para una síntesis más sofisticada de información.

¿Qué rol pueden desempeñar los agentes en el mejoramiento de sistemas RAG?

Los agentes pueden modelar documentos como un conjunto de herramientas que contienen la capacidad de resumir y realizar QA sobre el documento, lo que permite una secuencia de pasos de razonamiento para la síntesis de información más avanzada.

¿Cómo se puede utilizar el ajuste fino en el contexto de sistemas RAG?

El ajuste fino se puede utilizar para optimizar piezas específicas de la pipeline RAG, como el modelo de embebedings o el propio modelo de lenguaje, para mejorar el rendimiento en la recuperación o la síntesis de respuestas.