Flujos de RAG y Cadena de Pensamiento para la Optimización de IA 🚀

La evolución de los flujos de trabajo en inteligencia artificial ha llevado a mejoras significativas en la relevancia y adaptabilidad de las recomendaciones en diferentes contextos.

1. Introducción a RAG y su Aplicación Inicial 🧠

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un modelo que combina la recuperación de datos y la generación de contenido. Al inicio de su implementación, el equipo responsable utilizó un enfoque básico que consistía en extraer y embebeder los contenidos de documentos para ofrecer recomendaciones. Este proceso implicaba el uso de JavaScript para recuperar información del documento, seguido de una consulta al backend, donde se procesaba el contenido con técnicas de embeddings.

1.1 Proceso Inicial

Cuando un usuario solicitaba asistencia, se ejecutaba lo siguiente:

• Recuperación de los contenidos del documento.
• Embedding del documento y la solicitud del usuario.
• Búsqueda de similitud para localizar materiales relevantes.

Aunque este enfoque propició un avance inicial, se identificó como una solución poco efectiva debido a la falta de precisión en los resultados.

2. Evolución hacia un Modelo RAG Más Complejo 📈

Los datos recopilados sobre recomendaciones de cursos indicaron que no solo era crucial almacenar información, sino también comprender las razones detrás de cada recomendación. La transición a un modelo RAG más avanzado permitió:

• Clasificación de documentos para proporcionar sugerencias más relevantes, alineadas con el tipo de soporte requerido. Esto resultó en un aumento significativo en la calidad de las recomendaciones.
• La identificación de errores dentro de la base de datos, asegurando que el contenido utilizado fuera completo y pertinente.

2.1 Cambios en la Distribución de Recomendaciones

Con la implementación del modelo avanzado, se observaron cambios en la distribución de recomendaciones de cursos. La utilización de programas más relevantes, como aquellos relacionados con gestión de productos, incrementó el número de referencias, diferenciando el sistema de otras herramientas del mercado.

3. Clave del Éxito: Clasificación Documental y Personalización 🎯

Uno de los principales problemas abordados fue la falta de adaptación de las sugerencias al tipo de documento. La implementación de un paso para clasificar los documentos permitió a la IA ofrecer recomendaciones más precisas basadas en el contexto específico de cada tipo de documento.

3.1 Interacción con el Usuario

El flujo de trabajo ahora incluye:

• Generación de tres sugerencias iniciales basadas en el contenido del usuario.
• Análisis de embeddings de cada sugerencia y del contenido original del usuario para filtrar y adaptar las recomendaciones.

Esto significa que si un usuario presenta un documento relacionado con tecnología de marketing, las sugerencias y el material de apoyo se centrarán en esa temática, garantizando así que la información proporcionada sea pertinente y valiosa.

4. La Importancia del Feedback y la Iteración Continua 🔄

El proceso de mejora no se detiene en la implementación de un nuevo modelo. La retroalimentación de los testers Beta ha sido crucial para entender las necesidades del usuario y las áreas de mejora en la precisión y relevancia de las sugerencias generadas.

4.1 Optimización Continua

A través de un análisis constante, el equipo puede:

• Evaluar cómo los cambios en el modelo afectan métricas clave.
• Ajustar el número de referencias para evitar una saturación de información mientras se mantiene un nivel alto de relevancia.

Esta práctica de iteración continua no solo mejora la calidad del sistema, sino que también permite una adaptación ágil a los cambios en las necesidades del usuario.

Conclusiones

La evolución de los flujos de RAG y la integración de la cadena de pensamiento en sistemas de inteligencia artificial han demostrado ser herramientas poderosas para mejorar la experiencia del usuario. Al centrarse en la clasificación documental, la personalización de recomendaciones y la importancia del feedback, se logra una mayor relevancia y pertinencia en las sugerencias, superando así los desafíos que plantean las metodologías iniciales. La constante búsqueda de la mejora permite ofrecer un servicio eficaz y alineado con las expectativas del usuario.