GraphRAG es una innovadora técnica que combina la potencia de los modelos LLMs con gráficos de conocimiento para estructurar y analizar información no estructurada/organizada. Orientada a procesar y comprender grandes volúmenes de documentos, reportes y datos en ideas o insights accionables, es ideal para empresas e investigadores que trabajan con gran volumen de datos y documentos o información compleja.
Comencemos viendo qué es RAG Retrieval-Augmented Generation y veamos los fundamentos y diferencias con GraphRAG.
RAG Retieval-Augmented Generation
Los LLMs son los modelos que utilizan la IA generativa para poder crear contenido, imágenes, código a partir de datos existentes, datos sobre los que están entrenados pero que tienen una limitación, son finitos, son generalistas y no siempre las respuestas que nos dan son las que esperamos o necesitamos para cubrir nuestro caso de uso específico, es decir, necesitamos darle contexto o entrenarlo sobre nuestros datos para que las respuestas que nos de sean las que nosotros necesitamos obtener o dar a nuestros clientes.
Para solventar esta limitación, surgió el patrón llamado RAG Retrieval-Augmented Generation, es la técnica que nos permite poder darle contexto a nuestro modelo y que su respuesta sea sobre nuestros datos o información.
Esta técnica consiste en almacenar la información del cliente troceada en bases de datos vectoriales, de forma que cuando un usuario realiza una consulta al LLM lo primero que hacemos es buscar la información relacionada con la consulta en la bbdd y enviársela a la IA para que la respuesta que nos dé sea sobre dicha información o datos.
Los sistemas RAG tradicionales han encontrado aplicaciones en diversos dominios, entre los que se incluyen:
- Respuesta a preguntas: Responder a las consultas de los usuarios recuperando información relevante y generando respuestas completas.
- Resumir: Condensación de documentos extensos en resúmenes concisos.
- Generación de textos: Creación de diferentes formatos de texto (por ejemplo, descripciones de productos, mensajes en redes sociales) a partir de la información dada.
- Sistemas de recomendación: Proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario y los atributos de los artículos.
Sin embargo, no siempre esta técnica es la más idónea para determinados casos de uso donde necesitamos realizar búsquedas sobre textos de documentos muy complejos y amplios que la respuesta no siempre está en una zona determinada de un documento sino que a veces para dar la respuesta es necesario comprender bien varios documentos o zonas que ya han sido troceadas. Es por ello que, surge una técnica más avanzada denominada GraphRAG.
GraphRAG
GraphRAG puede describirse como una extensión de RAG que emplea bases de datos de grafos o índices vectoriales para estructurar y visualizar la información que se utilizará en consultas de inteligencia artificial generativa. Esto facilita un análisis más profundo y crea conexiones entre entidades, permitiendo respuestas mucho más precisas ante determinadas consultas.
Un sistema GraphRAG aborda muchas de las limitaciones enumeradas en el anterior punto y permite:
- Mejorar la recuperación de información: Al comprender las conexiones subyacentes entre entidades, GraphRAG puede identificar con mayor precisión la información relevante.
- Mejorar la comprensión del contexto: Los grafos de conocimiento proporcionan un contexto más rico para la comprensión de consultas y la generación de respuestas.
- Reduce las alucinaciones: Al basar las respuestas en el conocimiento de los hechos, GraphRAG puede mitigar el riesgo de generar información falsa.
Cuándo utilizar GraphRAG
GraphRAG es especialmente adecuado para situaciones en las que necesitamos:
- Consultas complejas: Los usuarios requieren respuestas que implican múltiples saltos de razonamiento relaciones entre entidades.
- Exactitud: Es esencial que la precisión y la recuperación sean altas, ya que GraphRAG puede reducir las alucinaciones al basar las respuestas en el conocimiento factual.
- Amplia comprensión del contexto: Para generar respuestas eficaces, es necesario conocer en profundidad los datos subyacentes y sus conexiones.
- Bases de conocimiento a gran escala: La gestión eficaz de grandes cantidades de información y relaciones complejas es crucial.
- Información dinámica: Los datos subyacentes evolucionan constantemente, lo que requiere una representación flexible del conocimiento.
Los casos de uso específicos incluyen:
- Análisis e informes financieros: Comprensión de relaciones financieras complejas y generación de información.
- Revisión de documentos jurídicos y análisis de contratos: Extracción de información clave e identificación de riesgos u oportunidades potenciales.
- Ciencias y sanidad: Análisis de datos biológicos y médicos complejos para apoyar la investigación y el descubrimiento de fármacos.
- Atención al cliente: Proporcionar respuestas precisas e informativas a consultas complejas de los clientes.
En resumen, la versatilidad y precisión de GraphRAG la convierten en una herramienta indispensable para cualquier organización que maneje información compleja y necesite obtener insights valiosos de manera eficiente.
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