Tecnologías clave impulsando la evolución de los chatbots.

La mayoría de nosotros estamos familiarizados con los chatbots en portales de servicio al cliente, departamentos gubernamentales y a través de servicios como Google Bard y OpenAI. Son convenientes, fáciles de usar y siempre están disponibles, lo que ha llevado a su creciente uso para una variedad de aplicaciones en la web.

Lamentablemente, la mayoría de los chatbots actuales están limitados debido a su dependencia de datos de entrenamiento estáticos. La información producida por estos sistemas puede ser obsoleta, limitando nuestra capacidad para obtener información en tiempo real para nuestras consultas. Además, tienen dificultades para entender el contexto, presentan inexactitudes, manejan consultas complejas y tienen una adaptabilidad limitada a nuestras necesidades en evolución.

Para superar estos problemas, han surgido técnicas avanzadas como el Generación con Recuperación Aumentada (RAG, por sus siglas en inglés). Al aprovechar varias fuentes de información externas, incluidos datos en tiempo real recopilados de la web abierta, los sistemas RAG pueden ampliar su base de conocimientos en tiempo real, brindando respuestas más precisas y contextualmente relevantes a las consultas de los usuarios para mejorar su rendimiento y adaptabilidad en general.

Los chatbots actuales emplean diversas tecnologías para manejar tareas de entrenamiento e inferencia, como técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales y frameworks como TensorFlow o PyTorch. Sin embargo, enfrentan varios desafíos, como la limitada comprensión del contexto, lo que a menudo resulta en respuestas genéricas o irrelevantes.

Para mejorar la experiencia del chatbot, se está integrando generación de IA con la recuperación de información de fuentes externas en la web abierta. Este enfoque mejora significativamente la comprensión contextual, la precisión y la relevancia en los modelos de IA.

La Generación con Recuperación Aumentada (RAG) incluye diversas tecnologías que se pueden clasificar en grupos distintos: frameworks y herramientas, análisis semántico, bases de datos vectoriales, búsqueda de similitud y aplicaciones de privacidad/seguridad. Cada uno de estos componentes desempeña un papel crucial en permitir que los sistemas RAG recuperen y generen información contextualmente relevante de manera eficiente.

Las bases de datos vectoriales almacenan eficientemente representaciones vectoriales de alta dimensión de datos públicos en la web, lo que permite una recuperación rápida y escalable de información relevante. El análisis semántico y la búsqueda de similitud permiten a los sistemas RAG entender el contexto de las consultas de los usuarios y recuperar información relevante de conjuntos de datos vastos.

Finalmente, las herramientas de privacidad y seguridad son fundamentales para proteger los datos de los usuarios y garantizar la confianza en los sistemas de IA. Al incorporar tecnologías que mejoran la privacidad como la encriptación y controles de acceso, los sistemas RAG pueden resguardar la información del usuario durante la recuperación y procesamiento de datos.

Las tecnologías emergentes utilizadas en los sistemas RAG representan un avance notable en el uso de IA responsable, con el objetivo de mejorar significativamente la funcionalidad de los chatbots. Al integrar de manera fluida la recopilación de datos web y las capacidades de generación, RAG facilita una mejor comprensión contextual, acceso a datos web en tiempo real y adaptabilidad en las respuestas.