Combinación de RAG, modelo de incrustaciones y VectorDB
네이버 웹툰, 양영순 <덴마>
Es una combinación que invita a bromear diciendo que se trata de una mezcla de al menos tres tecnologías. Si no te has saltado ni una sola página de esta guía, recordarás la Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Naturalmente, es posible que te surja la curiosidad. Un momento, ¿acaso RAG no utiliza información existente para ofrecer respuestas más completas? Entonces, ¿cuáles son las funciones del Modelo de Incrustación y VectorDB? Disculpa si no tenías curiosidad. Yo sí.
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El modelo de embedding se encarga de transformar palabras o frases en una matriz de números que la computadora pueda entender, es decir, un vector. Esto es parecido a enseñar un idioma a una computadora, que así logra captar el significado de frases o palabras a través de esos vectores.
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VectorDB es la base de datos en la que se almacenan y gestionan estos vectores convertidos. Es decir, podríamos decir que es como un 'vocabulario' del idioma aprendido por la computadora. Allí, muchas palabras y frases están organizadas en forma de vectores para que puedas consultarlas rápidamente cuando lo necesites.
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RAG es un modelo de inteligencia artificial que, al responder una pregunta, busca información ya almacenada (por ejemplo, en VectorDB) y genera sus respuestas en base a eso. Es parecido a un estudiante que recuerda lo que estudió cuando resuelve un examen. RAG se apoya en información existente para crear respuestas más precisas y útiles.
Es decir, VectorDB puede ser el almacén de información de referencia para el modelo RAG. Claro, lo mismo aplica para otras bases de datos. RAG consulta la información vectorial guardada en VectorDB para generar respuestas a preguntas específicas, y utiliza esa información para producir nuevas respuestas. Durante este proceso, RAG 'comprende' la información de VectorDB y construye sus respuestas basándose en eso.
Así, RAG aprovecha el conocimiento previamente almacenado para ofrecer información más rica y exacta. Pero lo que hace innovador a RAG y que capte tanta atención es que la inteligencia artificial no sólo da respuestas ya preparadas, sino que crea nuevas respuestas basándose en el conocimiento guardado.
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