En un entorno empresarial cada vez más influenciado por la inteligencia artificial, la precisión y la integridad de los datos han adquirido una importancia monumental. La creciente demanda por mejoras en la exactitud de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa está impulsada por la necesidad de tomar decisiones fundamentadas y bien informadas. Para abordar este desafío, se están implementando sistemas de recuperación que utilizan vectores junto con el patrón arquitectónico conocido como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este enfoque combina embebidos densos para contextualizar las salidas de la inteligencia artificial. Sin embargo, en escenarios donde se requiere mayor precisión, emerge una solución avanzada denominada RAG mejorado por grafos (GraphRAG), que utiliza estructuras gráficas para potenciar el razonamiento y modelado de relaciones complejas.
Lettria, un colaborador de AWS, ha demostrado que integrar estructuras gráficas en los flujos de RAG puede incrementar la exactitud de las respuestas en hasta un 35% en comparación con los métodos que dependen exclusivamente de vectores. La ventaja de los grafos radica en su capacidad para representar relaciones y dependencias complejas entre datos, ofreciendo una base más precisa y completa para las respuestas generativas de la inteligencia artificial.
Los nuevos desarrollos se centran en la capacidad de los grafos para capturar consultas humanas complejas, un desafío para las representaciones de datos tradicionales. Los grafos, reflejando el pensamiento humano natural, preservan y modelan las ricas interconexiones entre entidades, permitiendo interpretaciones de datos más alineadas con el intelecto humano.
Pruebas adicionales de Lettria evidencian que con GraphRAG, la corrección de respuestas asciende de un 50% con RAG tradicional a más del 80%. Estos resultados se obtuvieron de datos en sectores variados como finanzas, salud, industria y derecho, demostrando la versatilidad del enfoque. Los benchmarks realizados por Lettria compararon su solución Hybrid GraphRAG, que emplea tanto gráficos como vectores, con un RAG de referencia basado únicamente en vectores. Las evaluaciones revelaron que la combinación de ambos sistemas mejora la capacidad de RAG para manejar consultas complejas.
AWS se presenta como un soporte vital para estas aplicaciones avanzadas al proporcionar un conjunto de herramientas y servicios, como Amazon Neptune, que facilita la modelación y navegación de relaciones complejas en los datos. Esto permite a las empresas implementar soluciones robustas y escalables para satisfacer las crecientes demandas de datos.
En conclusión, para las empresas que adoptan la inteligencia artificial generativa, la precisión es crucial. La capacidad de los grafos para proporcionar una representación detallada y matizada es fundamental para abordar la complejidad de las consultas reales, mejorando así la toma de decisiones basadas en datos.
