La IA en los negocios
Hoy en día, los modelos de IA se pueden encontrar en todas partes: desde la interacción persona-máquina asistida por IA, la generación y el análisis de contenido, imágenes y sonidos, la investigación, la elaboración de perfiles de comportamiento y la detección de fraudes, hasta los asistentes virtuales, la selección de personal, la medicina, el diagnóstico y la reducción del ruido en fotografía.
Desafíos de los grandes modelos lingüísticos (LLM)
El uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) en aplicaciones críticas para la interpretación y el procesamiento inteligente de datos ha convertido la implementación de la inteligencia artificial en una prioridad en el mercado corporativo. Los modelos LLM se entrenan a partir de enormes conjuntos de datos, pero su conocimiento es independiente del dominio y se limita a la etapa de entrenamiento. Para tener en cuenta datos nuevos o específicos, es necesario volver a entrenarlos.
RAG: una forma de mejorar los resultados de la IA
Las interacciones entre las aplicaciones respaldadas por LLM y los humanos deben monitorearse para limitar las alucinaciones y los errores. La solución a este desafío es RAG, o generación aumentada por recuperación, que combina la generación de respuestas con búsqueda semántica.
- Incluir datos adicionales, por ejemplo, datos de la empresa, en las instrucciones.
- Guiar el modelo para generar respuestas contextualmente relevantes.
- Reducir las alucinaciones y los errores de datos.
Gracias a esto, el usuario recibe resultados más precisos, enriquecidos con conocimientos semánticamente relevantes.
Modelos RAG en la plataforma low-code de Meltemee
La aplicación de modelos RAG en nuestra plataforma low-code Meltemee mejora la eficiencia del trabajo tanto del diseñador de la solución como del usuario final.
Ventajas clave:
- Mejora de la legibilidad de los mensajes: RAG procesa las respuestas de LLM para hacerlas más comprensibles para el usuario.
- Nuevas capacidades low-code: la búsqueda semántica y el análisis de documentos respaldan los procesos de venta o la creación de bases de conocimiento.
- Automatización de procesos: RAG permite automatizar tareas que antes no eran compatibles,
- Tramitación de correspondencia y quejas.
- Tramitación de solicitudes y peticiones.
- Incorporación de empleados.
- Certificación y otros procesos internos y externos.
