Recuperador de Conocimiento
Un Recuperador de Conocimiento es un componente dentro de un sistema de IA, típicamente empleado junto con Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), diseñado para encontrar y recuperar información fáctica y relevante de una base de conocimiento externa predefinida. En lugar de depender únicamente de los parámetros aprendidos durante su entrenamiento inicial, recupera documentos, pasajes o puntos de datos específicos pertinentes a la consulta de un usuario.
La importancia principal de un Recuperador de Conocimiento radica en mitigar las limitaciones inherentes de los LLM. Los LLM son propensos a la 'alucinación', es decir, generar información plausible pero factualmente incorrecta. Al fundamentar la respuesta del LLM en datos externos verificables y actualizados, el recuperador asegura la precisión, la relevancia y la trazabilidad.
El proceso generalmente sigue un patrón de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Primero, la consulta del usuario se incrusta en una representación vectorial. Luego, este vector se utiliza para buscar en una base de datos vectorial que contiene incrustaciones de los documentos de la base de conocimiento. El sistema recupera los 'k' fragmentos de texto más semánticamente similares. Finalmente, estos fragmentos recuperados se pasan al LLM como contexto, instruyéndole a generar una respuesta basándose únicamente en la evidencia proporcionada.
Los Recuperadores de Conocimiento son críticos en aplicaciones empresariales que requieren alta fidelidad:
Bases de Datos Vectoriales, Modelos de Incrustación, Generación Aumentada por Recuperación (RAG), Búsqueda Semántica, Extracción de Información.
