En el panorama actual de la IA, la capacidad de integrar conocimiento externo en los modelos, más allá de los datos con los que fueron entrenados inicialmente, se ha convertido en un punto de inflexión. Este avance está impulsado por la Generación Aumentada de Recuperación, en resumen RAG. RAG permite que los sistemas de IA accedan y utilicen dinámicamente información externa. Han surgido varias herramientas para simplificar los procesos de integración y aumento para crear aplicaciones RAG eficientes y escalables. En este artículo, exploraremos algunas de las herramientas más populares para aplicaciones RAG y cómo están dando forma al futuro de la IA.
¿Qué es RAG y cómo funciona?
La generación aumentada de recuperación (RAG) es un enfoque de IA que combina sistemas basados en recuperación con modelos generativos. A partir de una consulta, el modelo RAG primero recupera información relevante de fuentes de conocimiento externas, como bases de datos, documentos y repositorios de contenido. Esta información recuperada se utiliza para aumentar la entrada al modelo generativo, que luego genera una respuesta más precisa y consciente del contexto.
Por ejemplo, imagina que estás buscando comprar ropa nueva que combine con tu estilo de compras anteriores.
- Encontrar su compra anterior: El sistema verifica su historial de compras para recuperar los detalles de la ropa que compró anteriormente, como el tipo, marca, color, patrón y talla.
- Entendiendo tu estilo: Luego, el sistema analiza sus elecciones anteriores para comprender sus preferencias de moda.
- Genera sugerencias personalizadas: Luego busca en la colección actual para encontrar artículos que se ajusten a sus gustos y muestra artículos similares a su compra anterior. Este enfoque ayuda a garantizar que las sugerencias sean relevantes y estén actualizadas.
Las herramientas especializadas facilitan la creación de aplicaciones RAG para casos de uso específicos, que van desde búsquedas de documentos hasta búsqueda de información en videos. Algunas de las herramientas más populares para aplicaciones RAG incluyen:
- NotebookLM (por Google)
- ChatPdf
- NotaGPT.io
- Abrir Notebook LM (código abierto)
- Pregunte a su PDF
- PDF.ai
- ChatDoc
- chatear
Primero comparemos estas herramientas y examinemos las tareas que cada herramienta es capaz de realizar en la siguiente tabla.
| Herramientas para aplicaciones RAG | Modelos | Resumen | Archivos de soporte | Contenido de vídeo | Generar podcast |
| CuadernoLM | Géminis 1.5 Pro | Sí | PDF, TXT, rebajas, audio, página web | Enlaces de vídeos de YouTube | Sí |
| ChatPDF | No mencionado | Sí | No | No | |
| NotaGPT.io. | No mencionado | Sí | PDF, PPT, DOCX, audio, vídeo, imagen, página web | Sí | Sí |
| Abrir cuadernoLM | Llama 3.1 405B | Sí | Enlaces de vídeos de YouTube | Sí | |
| Pregunte a su PDF | GPT-4o mini (gratis) GPT-4 (Pago) Soneto de Claude 3 (de pago) Obra de Claude-3 (de pago) Mistral (Pagado) |
Sí | PDF, DOC, DOCX | No | No |
| PDF.ai | GPT-3.5-turbo (Gratis) GPT-4 (Pago) Soneto de Claude 3.5 (de pago) |
Sí | No | No | |
| ChatDoc | GPT-4o (Pago) | Sí | PDF, DOC, DOCX, Markdown, PÁGINA WEB, EPUB, OCRTXT | No | No |
| chatear | GPT3.5 GPT-4 |
Sí | PDF, Word, Excel, PowerPoint, página web, HTML, MOBI | No | No |
Ya sea que esté trabajando con sistemas RAG basados en texto o aplicaciones basadas en visión, estas herramientas ofrecen los componentes básicos para crear soluciones efectivas y de alto rendimiento en el campo en evolución de la IA.
Ahora, exploremos las 3 herramientas más populares utilizadas para aplicaciones RAG.
1. CuadernoLM
NotebookLM es una herramienta RAG personalizable impulsada por LLM de Google, Gemini 1.5 Pro. Permite que el modelo genere contenido basado en la información proporcionada, reduciendo el riesgo de alucinaciones y respuestas irrelevantes. La entrada puede provenir de varios tipos de archivos, incluidos PDF, Google Docs y YouTube vídeos. El modelo puede producir resúmenes, responder preguntas y generar contenido de audio, creando conversaciones interesantes y podcasts personalizados.
Probemos NotebookLM. En este ejemplo, intentaré generar un resumen de la novela 'Orgullo y prejuicio' y obtener la herramienta para responder algunas preguntas sobre el libro.
PASO 1: Iniciar sesión
Para acceder a NotebookLM, visite CuadernoLM. Desde el medio de la pantalla, seleccione Pruebe NotebookLM. Inicie sesión con su dirección de correo electrónico y haga clic Crear para comenzar un nuevo cuaderno.
PASO 2: Agregar fuentes
Agregue los recursos relevantes con los que desea que funcione la herramienta. Hay tres opciones disponibles para agregar recursos:
- Google Drive: Sube Presentaciones y Documentos de Google.
- Enlace: Agregue URL de sitios web o enlaces de videos de YouTube.
- Pegar texto: Copie y pegue el texto directamente como su recurso.
Tenga en cuenta que el modelo puede interactuar con hasta 50 recursos dentro de un solo cuaderno.
Por ejemplo: para obtener un resumen de la novela Orgullo y prejuicio, puede cargar el PDF de la novela o pegar el enlace URL del libro electrónico.
usaré el enlace URL del libro electrónico para generar el resumen.
Después de cargarlo, el modelo generará rápidamente un breve resumen.
PASO 3: Haga su consulta
Puede escribir sus preguntas en la parte inferior de la pantalla para obtener respuestas de la información proporcionada. También puede interactuar con múltiples fuentes simplemente haciendo clic en el + icono en la pantalla y agregando más recursos.
PASO 4: Generar Podcast
Para crear un podcast del resumen, haga clic en Generar en la esquina superior derecha.
¡Eso es todo! Ahora puedes escuchar este resumen en cualquier momento.
Has visto lo fácil que es extraer información de cualquier archivo utilizando NotebookLM en tan sólo unos sencillos pasos. Para obtener más información sobre NotebookLM, puede consultar este blog, Cómo utilizar NotebookLM.
Abrir cuadernoLMes otra herramienta similar para aplicaciones RAG. Está construido utilizando modelos de código abierto y está alojado en HuggingFace. Incluso esta herramienta le permite realizar diversas tareas, incluida la generación de resúmenes y la creación de podcasts.
2. ChatPDF
ChatPDF es una herramienta impulsada por IA que permite a los usuarios interactuar con documentos PDF en un formato conversacional. Puede cargar un archivo PDF y hacer preguntas para extraer información específica del mismo sin necesidad de leer el documento completo.
Entonces, veamos cómo funciona ChatPDF.
PASO 1: Regístrate
Ir a ChatPDF e inicie sesión con su cuenta de Gmail para guardar su historial de chat.
PASO 2: Cargue un archivo PDF
Hacer clic en Soltar PDF en el centro de la pantalla. Tendrá dos opciones: buscar un archivo en su computadora o pegar un enlace URL. Elija uno para cargar el documento correspondiente.
herramientas más populares para aplicaciones de trapo
Por ejemplo, he subido el 'La atención es todo lo que necesitas' papel. Puede descargar este trabajo de investigación y cargarlo usando la opción 'Examinar mi computadora'.
Una vez cargado, verá el documento en el lado izquierdo de la pantalla. Te aparecerá la opción de chatear en el lado derecho, donde podrás realizar tus consultas.
Esta herramienta es muy utilizada por estudiantes, investigadores y profesionales que necesitan procesar grandes volúmenes de información de forma rápida y eficiente.
Algunas herramientas RAG similares son Pregunta tu PDF, ai/” target=”_blank” rel=”nofollow noopener”>PDF.ai, ChatDocy chatear. También funcionan cargando archivos PDF o documentos relevantes y respondiendo consultas basadas en el documento proporcionado. Esto ahorra mucho tiempo a los profesionales y mejora su productividad.
3. NotaGPT.io
NoteGPT.io es una herramienta versátil impulsada por IA diseñada para mejorar el aprendizaje a través de funciones como resúmenes, toma de notas, interacción de documentos, etc.
Exploremos cómo funciona NoteGPT.io:
PASO 1: Regístrate
Dirígete a https://notegpt.io/ y regístrate usando tu cuenta de Gmail.
PASO 2: Cargar archivos
Seleccione “Crear” en el lado izquierdo de la pantalla. Se le presentarán tres opciones:
- URL: Puede pegar un enlace URL desde YouTube, Google Podcasts, páginas web, artículos, archivos PDF en línea, documentos de Word, PPT, imágenes, archivos de audio o video.
- Subir: Elija un archivo de su escritorio para cargarlo.
- Texto: Puede copiar y pegar directamente el texto.
Elija la opción adecuada y luego haga clic en 'Resumir ahora'.
Por ejemplo, utilicé el enlace de un curso gratuito a un vídeo de IA generativa de Analytics Vidhya, pegué el enlace en la sección URL y hice clic en “Resumir ahora”.
El resumen de todo el vídeo apareció en el lado derecho de la pantalla, bajo 'Notas de ai'.
PASO 3: Realizar consulta
Puede hacer preguntas relacionadas con el archivo en la sección de chat ai.
Esto le permite interactuar fácilmente con el contenido del video con la ayuda de NoteGPTi.o.
Encontrará todos los archivos que haya subido o vinculado en el Notas sección.
Emocionante, ¿verdad? Puede acceder fácilmente a este vasto contenido en poco tiempo utilizando estas herramientas.
Conclusión
RAG está revolucionando la forma en que los modelos acceden y utilizan el conocimiento externo para proporcionar respuestas contextualmente precisas. Con el aumento de las aplicaciones RAG, ahora hay disponibles una variedad de herramientas para agilizar su desarrollo para diferentes casos de uso. Herramientas como NotebookLM, ChatPDF y NoteGPT.io de Google permiten a los usuarios acceder a información relevante de grandes conjuntos de datos y documentos. Ya sea resumiendo contenido, interactuando con archivos o generando podcasts, estas herramientas RAforG simplifican el proceso de creación de modelos de IA eficientes y de alto rendimiento. A medida que el panorama de los RAG siga evolucionando, surgirán más herramientas, lo que facilitará casos de uso más diversos y complejos en todas las industrias. ¡Esperemos y observemos!
Preguntas frecuentes
R. Las herramientas RAG son aplicaciones o plataformas especializadas que combinan la recuperación de información con modelos generativos de IA. Permiten la generación de respuestas contextualmente relevantes accediendo a fuentes de conocimiento externas como bases de datos o documentos.
R. Algunos de los marcos de recuperación de generación aumentada más populares incluyen: LangChain, fastRAG de Intel Lab, Haystack (por deepset) y LlamaIndex.
R. NotebookLM de Google funciona con Gemini 1.5 Pro LLM y ofrece personalización, mientras que Open NoteboolLM es una versión de código abierto impulsada por Llama 3.1 405B y está impulsada por la comunidad con código accesible a través de plataformas como Hugging Face.
R. Sí, algunas herramientas RAG, como NotebookLM y NoteGPT.io, ofrecen funciones de generación de podcasts que convierten texto o contenido de documentos en formatos de audio.
R. Las herramientas RAG normalmente admiten múltiples formatos de archivos, incluidos PDF, Google Docs, URL, videos de YouTube e incluso archivos de audio o video para generar contenido o resumir.
R. RAG combina la recuperación de información con modelos generativos para mejorar las respuestas utilizando datos externos, mientras que los LLM son modelos de lenguaje grandes que generan texto basado en conocimientos previamente entrenados sin recuperar información externa.
