RAG, semantic search, embedding, vector... Find out what the terms used with Generative AI mean!

Summary

En este video, se explora en detalle el concepto de 'Recuperación Aumentada Generativa' (RAG) en el contexto de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Se aborda cómo estos modelos, una vez entrenados, son esencialmente de solo lectura y cómo RAG les permite acceder a información adicional para generar respuestas más relevantes. La clave reside en los modelos de incrustación que crean representaciones vectoriales de los datos, capturando su significado semántico. Estos vectores se almacenan en índices semánticos, permitiendo búsquedas semánticas rápidas de los vecinos más cercanos a una consulta. Al combinar estos resultados con el modelo de lenguaje, se generan respuestas de mayor calidad, aprovechando al máximo los datos disponibles sin necesidad de un reentrenamiento constante.

Takeaways

• 👉 RAG (Retrieval Augmented Generation) es la capacidad de recuperar información adicional para mejorar la generación de respuestas de un modelo de lenguaje grande.
• 👉 Los modelos de lenguaje grande se entrenan una vez y luego se utilizan sin cambios. La información adicional se proporciona en la solicitud.
• 👉 La orquestación recopila la información relevante de varias fuentes y la agrega al prompt enviado al modelo.
• 👉 Los modelos de incrustación convierten datos como texto, imágenes y audio en representaciones vectoriales numéricas que capturan su significado semántico.
• 👉 Los índices semánticos almacenan estas representaciones vectoriales para permitir búsquedas de significado similares.
• 👉 La búsqueda semántica encuentra los vecinos más cercanos (vectores más similares) a una consulta dada en el espacio vectorial.
• 👉 Los resultados de esta búsqueda semántica se agregan al prompt para proporcionar la información más relevante al modelo.
• 👉 Esto permite que el modelo genere respuestas de alta calidad sin necesidad de volver a entrenarlo con nuevos datos.
• 👉 Las búsquedas híbridas combinan búsquedas semánticas y coincidencias exactas para obtener los mejores resultados.
• 👉 Esta arquitectura es clave para que los modelos de lenguaje grande puedan acceder a información actualizada y generar respuestas relevantes.

Q & A

¿Qué es el RAG (Retrieval Augmented Generation)?

RAG es la capacidad de recuperar información adicional para mejorar la capacidad de un modelo de lenguaje grande para generar respuestas de mayor calidad. Esencialmente, se trata de mejorar la capacidad del modelo proporcionándole datos relevantes como parte de la solicitud o 'prompt'.

¿Cuál es el propósito de los modelos de incrustación?

Los modelos de incrustación, como Ada O2, se utilizan para crear representaciones vectoriales de datos de entrada como texto, imágenes o audio. Estas representaciones vectoriales capturan el significado semántico del dato de entrada, lo que permite realizar búsquedas semánticas más precisas.

¿Qué es un índice semántico?

Un índice semántico es una estructura de datos que almacena las representaciones vectoriales (incrustaciones) generadas por un modelo de incrustación. Este índice permite realizar búsquedas semánticas rápidas y encontrar los vectores más cercanos (vecinos más cercanos) al vector de la consulta.

¿Por qué es importante la búsqueda semántica?

La búsqueda semántica es crucial porque permite encontrar información relevante basándose en el significado semántico de la consulta, en lugar de depender únicamente de coincidencias exactas de palabras. Esto mejora significativamente la calidad de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje grandes.

¿Cuál es el papel del motor de orquestación?

El motor de orquestación es responsable de coordinar el proceso de recuperación de información adicional, la generación de representaciones vectoriales y la interacción con el modelo de lenguaje grande. Actúa como intermediario entre el usuario, los sistemas de datos y el modelo de lenguaje.

¿Cómo se relacionan los vectores y las incrustaciones?

Las incrustaciones son representaciones estructuradas de datos de entrada, mientras que los vectores son las representaciones numéricas específicas de esas incrustaciones. A menudo, los términos se utilizan indistintamente, pero los vectores son las representaciones numéricas de las incrustaciones semánticas.

¿Por qué es importante la búsqueda híbrida?

La búsqueda híbrida combina la búsqueda semántica basada en vectores y la búsqueda léxica basada en coincidencias exactas de palabras. Esto es importante porque la búsqueda semántica por sí sola no es buena para encontrar coincidencias exactas, como números de identificación o códigos específicos.

¿Cómo se integran las búsquedas semánticas con los servicios de bases de datos?

Algunos servicios de bases de datos, como Azure Cosmos DB, MongoDB y PostgreSQL, ahora tienen la capacidad de integrarse con servicios de IA para generar representaciones vectoriales de los datos almacenados y permitir búsquedas semánticas directamente en la base de datos.

¿Por qué no se vuelven a entrenar los modelos de lenguaje grandes cada vez que se envía una nueva solicitud?

Volver a entrenar los modelos de lenguaje grandes para cada nueva solicitud sería extremadamente costoso en términos de tiempo y recursos computacionales. En su lugar, se utiliza el enfoque RAG para proporcionar información adicional relevante al modelo sin necesidad de volver a entrenarlo.

¿Cuál es la importancia de la representación vectorial del significado semántico?

La representación vectorial del significado semántico es crucial porque permite que entradas similares tengan vectores cercanos en el espacio vectorial, independientemente de las palabras exactas utilizadas. Esto permite que el modelo de lenguaje grande comprenda el significado subyacente y proporcione respuestas más precisas.