RAG (Retrieval-Augmented Generation): Innovant en la Intel·ligència Artificial
Què és RAG?
RAG, o Retrieval-Augmented Generation, és un enfocament innovador en el camp de la intel·ligència artificial que combina dues tècniques: la recuperació d’informació i la generació de text. A diferència dels models tradicionals que es basen només en l’aprenentatge de seqüències per generar respostes, RAG integra una etapa de recuperació que permet accedir a fonts d’informació externes abans de produir el text. Això enriqueix la qualitat i la precisió de les respostes generades.
Com funciona RAG?
1. Recuperació d’Informació: En primer lloc, el sistema utilitza un mòdul de recuperació per identificar i extreure informació rellevant d’una base de dades o un conjunt de documents.
2. Generació de Text: Un cop s’ha recuperat la informació pertinent, el model de generació utilitza aquesta informació per generar una resposta coherent i contextualitzada.
Avantatges de RAG
– Millora de la Precisió: RAG pot proporcionar respostes més precises i detallades gràcies a l’accés a fonts actualitzades.
– Contextualització: RAG ajuda a entendre millor el context de les preguntes i adaptar les respostes.
– Actualització Dinàmica: Pot accedir a informació en temps real, cosa que el fa més adaptable a temes emergents.
Exemple de Codi RAG
A continuació, es mostra un exemple de com es pot implementar un model RAG utilitzant la biblioteca transformers de Hugging Face.
Assegura’t de tenir instal·lades les dependències necessàries amb
`pip install transformers` i `pip install torch`
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
# Inicialitzem el tokenitzador, el recuperador i el model RAG
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence")
# Pregunta d'entrada
question = "Quines són les millors pràctiques per a l'optimització SEO?"
# Tokenitzem la pregunta
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
# Recuperem documents rellevants
retrieved_docs = retriever(inputs["input_ids"], return_tensors="pt")
# Generem una resposta basada en la pregunta i els documents recuperats
generated = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"],
context_input_ids=retrieved_docs["context_input_ids"],
context_attention_mask=retrieved_docs["context_attention_mask"])
# Decodifiquem i imprimim la resposta
answer = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
print("Resposta generada:", answer)
Aplicacions de RAG
– Assistència Virtual: RAG s’utilitza en assistents virtuals que necessiten proporcionar respostes precises a preguntes dels usuaris.
– Generació de Contingut: RAG pot ajudar en la creació de contingut d’alta qualitat, com articles o informes.
– Educació: Facilita l’aprenentatge personalitzat, proporcionant informació específica a les preguntes dels estudiants.
Conclusió
El model RAG representa un pas important en l’evolució de la intel·ligència artificial, combinant la potència de la recuperació d’informació amb la capacitat de generació de text. Amb la seva capacitat per proporcionar respostes precises i contextualitzades, RAG obre noves possibilitats en àmbits com l’assistència virtual i l’educació. A mesura que la tecnologia avança, és probable que vegem una adopció més àmplia d’aquest enfocament en diverses aplicacions d’IA.
