La inteligencia artificial generativa se ha convertido en un motor de cambio significativo dentro de diversas verticales de la industria, destacándose por su capacidad de innovación y resolución de problemas complejos. Pese a esto, llevar una idea inicial a un estado de producción efectiva no es una tarea sencilla y plantea tanto retos como oportunidades para aquellos involucrados en este desarrollo.
Uno de los avances más notables es la aparición de aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación, conocidas por sus siglas en inglés como RAG. Estas aplicaciones se caracterizan porque sus modelos no generan respuestas únicamente basadas en datos de entrenamiento, sino que también recurren a una base de conocimientos externa, optimizando así los resultados.
El desafío principal para llevar una aplicación RAG desde la fase de concepto a producción radica en asegurar que las soluciones sean tanto escalables como confiables, a la par que económicamente viables y de alto rendimiento. Los ingenieros de machine learning deben encontrar el equilibrio entre calidad, costo y latencia, adaptándose a las demandas de casos de uso específicos y necesidades empresariales.
Formular un marco de evaluación sólido es esencial para medir y optimizar estos sistemas a medida que evolucionan desde su fase inicial. Este marco debe incorporar métricas globales para evaluar el sistema RAG en su conjunto, así como métricas específicas para las fases de recuperación y generación, lo que permite mejoras centradas y efectivas en cada área.
Un aspecto crucial para incrementar el desempeño del recuperador reside en el almacenamiento de la información en el vector store y la división efectiva de los documentos en fragmentos, estrategia que debe conservar la coherencia interna del documento para facilitar una recuperación precisa.
La calidad del generador se ve influenciada significativamente por el diseño de consultas efectivas y el empleo de técnicas de reranking, las cuales examinan la relevancia semántica entre la pregunta formulada y los documentos obtenidos.
En el proceso RAG, establecer un balance entre costo y latencia es fundamental. La implementación de estrategias de caché y procesamiento por lotes puede mejorar el rendimiento y optimizar el uso de recursos. Además, resguardar la privacidad y seguridad de los datos es primordial, incorporando medidas de seguridad en cada capa de la aplicación.
No menos relevante es la elección de soluciones para el alojamiento y escalado de la infraestructura. Las herramientas de orquestación y pipelines de integración continua son clave para permitir la escalabilidad ante un aumento de la demanda, asegurando que el sistema esté alineado con los flujos de trabajo de inteligencia artificial generativa y los requisitos de frontend y backend.
Finalmente, promover prácticas de IA responsable es crucial para asegurar un despliegue ético y seguro de estos sistemas. Esto implica filtrar contenido perjudicial y verificar la precisión de las respuestas para minimizar errores. Al enfocarse en estos aspectos, las organizaciones pueden potenciar el desarrollo de soluciones RAG, transformando pruebas de concepto en modelos operativos robustos y eficientes, los cuales ofrecen una excelente relación costo-beneficio y respuestas de baja latencia a los usuarios.
