Masterclass: Potencia tu código con Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que desarrollamos software. Aprende a potenciar el rendimiento del código con esta masterclass.

En este artículo veremos cómo aplicar técnicas avanzadas de IA para mejorar tu código: desde la automatización de tareas hasta la toma de decisiones inteligentes y el uso de datos en tiempo real.

¿Qué es LLamaIndex?

En el desarrollo de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial (IA), la capacidad de integrar datos externos es clave para maximizar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

LlamaIndex es un framework que facilita la creación de aplicaciones de IA generativa a través de la generación aumentada por contexto, ampliando el alcance de los modelos de lenguaje y permitiendo que trabajen con datos que inicialmente no estaban disponibles para ellos.

LlamaIndex simplifica la integración de datos privados, públicos y de propiedad, lo que permite a los modelos de lenguaje realizar tareas o responder preguntas basadas en nueva información, extendiendo así su utilidad más allá de su entrenamiento inicial.

Además, el framework permite la ingestión, procesamiento, almacenamiento y consulta de datos de manera sencilla, integrando estos datos con modelos de lenguaje masivos (LLMs) y facilitando la construcción de aplicaciones IA más complejas a través de agentes, workflows y RAG ( Retrieval Augmented Generation).

Agentes: IA que toma decisiones

Los agentes son asistentes impulsados por modelos de lenguaje (LLMs) que van más allá de simplemente generar respuestas.

A diferencia de los LLMs tradicionales que solo responden preguntas, los agentes tienen la capacidad de tomar decisiones y realizar acciones de manera autónoma utilizando herramientas específicas.

Un agente puede dividir una tarea compleja en subtareas más pequeñas y, con base en estas, decidir qué herramientas o conectores de datos necesita usar para completar el trabajo.

Por ejemplo, en lugar de solo proporcionar una respuesta, un agente puede ejecutar consultas en bases de datos, utilizar APIs o incluso buscar información adicional en tiempo real para resolver un problema de manera integral.

Esto convierte a los agentes en una pieza clave dentro de LlamaIndex, ya que permiten la creación de aplicaciones de IA que son dinámicas, flexibles y capaces de interactuar con múltiples fuentes de datos de manera autónoma.

Workflows: Orquestación simplificada de procesos complejos

Un workflow es el proceso que combina agentes, conectores de datos y herramientas en un flujo continuo de varios pasos para completar tareas complejas.

Los workflows permiten automatizar y coordinar eventos, orquestando todas las acciones necesarias para que el sistema funcione correctamente desde la consulta inicial hasta el resultado final.

Al integrar múltiples fuentes de datos y herramientas en un mismo flujo de trabajo, LlamaIndex permite que las aplicaciones de IA sean capaces de adaptarse y reaccionar ante diversas situaciones de manera eficiente.

Por ejemplo, un workflow puede comenzar con una consulta de datos, luego pasar a un proceso de análisis realizado por un agente y, finalmente, generar una respuesta o realizar una acción automatizada basada en los resultados obtenidos.

Al integrar múltiples capas de datos y herramientas, los workflows permiten que las aplicaciones de IA manejen procesos complejos de manera organizada y efectiva.

RAG: Mejora de la generación a través de la recuperación de datos

El concepto de Retrieval Augmented Generation (RAG) se refiere a la combinación de modelos de lenguaje con datos adicionales, lo que permite generar respuestas más precisas y contextualmente ricas.

Este marco es especialmente útil en aplicaciones donde los datos privados o específicos juegan un papel crucial.

RAG aprovecha los conectores de datos para acceder a información en tiempo real que no estaba disponible durante el entrenamiento inicial de los modelos de lenguaje.

Al integrar esta información en el proceso de generación de respuestas, LlamaIndex permite que los LLMs utilicen datos relevantes y actualizados para resolver problemas específicos.

Conceptos clave de LlamaIndex

LlamaIndex se basa en una serie de conceptos fundamentales que hacen posible la integración y manipulación eficiente de datos en las aplicaciones de IA generativa. Estos conceptos permiten que los modelos de lenguaje no solo trabajen con texto, sino que también relacionen información de manera semántica, estructuren datos y realicen búsquedas optimizadas.

A continuación, te presentamos los principales conceptos clave que sustentan el funcionamiento de LlamaIndex.

Embeddings

Los embeddings (o incrustaciones) son representaciones numéricas de texto en forma de vectores. Un modelo de embeddings convierte una frase o fragmento de texto en un vector, lo que permite que el contenido semántico de dicho texto pueda compararse con otros textos de manera eficiente. Este proceso es fundamental para tareas como la búsqueda semántica y la clasificación de documentos, ya que los embeddings capturan el significado de las palabras más allá de su simple coincidencia literal.

Bases de datos de vectores

Las bases de datos de vectores permiten realizar búsquedas basadas en similitudes entre vectores.

Cuando se utiliza una consulta (query) en una base de datos de vectores, lo que se inserta no es una clave o una cadena de texto exacta, sino un vector que representa el contenido semántico del texto. El sistema devuelve los vectores que son más cercanos a la query, lo que significa que recupera los textos más similares en términos de su significado.

Este tipo de búsqueda es esencial para la recuperación semántica de información, donde el objetivo no es encontrar una coincidencia exacta, sino el contenido más relevante según el contexto.

Documentos y nodos

Los documentos son cualquier tipo fuente de datos: como un archivo PDF, una hoja de cálculo de Excel, una página web, o incluso un conjunto de imágenes con texto.

Estos documentos se dividen en partes más pequeñas conocidas como nodos. Un nodo es un fragmento o sección del documento que puede ser procesado de forma independiente.

Este enfoque de dividir los documentos en nodos es crucial para la consulta y procesamiento eficiente de la información.

Al descomponer los documentos en fragmentos más manejables, LlamaIndex puede recuperar solo las partes relevantes del documento cuando se realiza una consulta, lo que mejora la precisión y la velocidad del sistema.

Casos de uso con LlamaIndex

La capacidad de LlamaIndex para integrar datos estructurados y no estructurados, combinada con la generación aumentada por contexto, permite abordar una amplia gama de problemas complejos en diversas industrias.

Estos son algunos de los principales casos de uso que se pueden desarrollar con LlamaIndex.

Asistentes de preguntas y respuestas

Uno de los casos de uso más comunes de LlamaIndex es la creación de asistentes de preguntas y respuestas.

Estos sistemas permiten a los usuarios realizar consultas complejas sobre grandes cantidades de datos, obteniendo respuestas precisas y contextualmente relevantes.

LlamaIndex facilita la recuperación de la información más relevante de las bases de datos disponibles y la combina con el poder de los modelos de lenguaje masivo (LLM) para generar respuestas claras y detalladas.

👉 Este tipo de solución es particularmente útil en atención al cliente: los asistentes de preguntas y respuestas permiten reducir la carga en los equipos de soporte, mejorando al mismo tiempo la satisfacción del cliente gracias a respuestas más rápidas y exactas.

Chatbots inteligentes

Los chatbots inteligentes son una evolución de los sistemas de preguntas y respuestas.

Estos no solo responden preguntas, sino que también tienen la capacidad de recordar el contexto de las conversaciones para ofrecer respuestas más personalizadas en interacciones futuras.

Por ejemplo, un chatbot puede recordar las preferencias del usuario o el historial de interacciones, lo que mejora significativamente la experiencia del cliente al ofrecer respuestas más rápidas y precisas basadas en el contexto anterior.

👉 Esta funcionalidad es ideal para servicios como el comercio electrónico, donde los clientes pueden hacer varias consultas durante un proceso de compra y el chatbot puede guiarlos de manera fluida.

Extracción de datos desde documentos no estructurados

LlamaIndex es excelente para tareas de extracción de datos desde documentos no estructurados. Es capaz de crear pipelines o flujos de trabajo que identifican y extraen campos específicos de distintos tipos de fuentes de datos y formatos, como documentos, imágenes o bases de datos no estructuradas.

👉 Un ejemplo de esto es la automatización de la extracción de información desde currículums vitae (CVs), donde los documentos pueden tener diferentes formatos, estructura y contenido.

Agentes autónomos para la toma de decisiones

Estos agentes son capaces de realizar tareas complejas, como la búsqueda de información en internet, la verificación de la validez de los datos a partir de diferentes fuentes, o la ejecución de análisis detallados, como un análisis financiero.

👉  Por ejemplo, en el contexto de una investigación, un agente autónomo puede buscar información relevante en tiempo real, verificar la autenticidad de los datos y generar un informe completo basado en múltiples fuentes.

En el ámbito financiero, un agente podría analizar los datos de mercado y sugerir recomendaciones basadas en un análisis profundo de las tendencias actuales y la información disponible.

Aplicaciones multimodales

Las aplicaciones multimodales permiten el manejo de múltiples tipos de contenido y la conversión de información entre diferentes formatos. LlamaIndex facilita la creación de aplicaciones en las que el contenido se puede transformar de un formato a otro, por ejemplo, convertir texto a voz o extraer datos de imágenes y generar informes textuales a partir de ellos.

👉  Este tipo de aplicaciones son muy útiles en sectores como el periodismo, donde los informes generados a partir de datos visuales (gráficos o imágenes) pueden ser traducidos automáticamente en narrativas escritas, o en el ámbito médico, donde las imágenes de radiografías pueden ser procesadas y transformadas en reportes detallados.

RAG: Etapas

El proceso de Retrieval Augmented Generation (RAG) sigue una serie de etapas clave que permiten integrar datos externos a los modelos de lenguaje y optimizar sus respuestas.

A través de estas etapas, RAG facilita la recuperación de información relevante y su combinación con la generación de texto, mejorando la precisión y utilidad de las aplicaciones de IA generativa.

Estas son las cinco etapas principales de este proceso:

1- Loading

La primera etapa de RAG es la carga de documentos, que pueden ser de diversos tipos, como archivos PDF, planillas de Excel, páginas web, o cualquier otro formato de datos estructurados o no estructurados.

Durante esta fase, los datos son transformados en un formato adecuado para ser procesados por el sistema.

El objetivo de esta etapa es asegurar que los datos se carguen correctamente y estén disponibles para ser utilizados en las etapas posteriores del proceso de RAG.

2- Indexing

En esta etapa se define cómo se almacenará y accederá a la información.

La indexación permite organizar los datos de manera que puedan ser recuperados fácilmente cuando se realiza una consulta.

Dependiendo del tipo de aplicación, la indexación puede ser más o menos compleja, pero su objetivo es optimizar el acceso a la información de manera precisa y rápida.

3- Storing

El siguiente paso es el almacenamiento de los índices creados en la fase anterior. En esta etapa, se implementa una solución de almacenamiento escalable que permita manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

El objetivo es que el sistema pueda escalar a medida que crece la cantidad de documentos y datos que maneja.

4- Querying

La fase de consulta es donde ocurre la interacción del usuario con el sistema.

En esta etapa, los usuarios pueden realizar búsquedas o preguntas, y el sistema utiliza los índices creados y almacenados para recuperar la información más relevante.

A diferencia de las consultas tradicionales, en RAG se utilizan vectores que representan el contenido semántico de las consultas y de los documentos.

El sistema busca entre los documentos indexados los fragmentos o nodos más cercanos al vector de la consulta y los combina con el poder de un modelo de lenguaje generativo para producir respuestas completas y precisas. Esta etapa es fundamental para que el usuario obtenga respuestas que realmente atiendan sus necesidades de información.

5- Evaluating

Esta etapa permite identificar si el sistema está recuperando la información correcta, si las respuestas generadas por el modelo de lenguaje son precisas y si el flujo de trabajo general está funcionando de manera óptima.

El proceso de evaluación puede incluir métricas automáticas, como la precisión y el tiempo de respuesta, así como evaluaciones cualitativas, como la relevancia de las respuestas en relación con las consultas.

Esta etapa es clave para iterar y mejorar continuamente el sistema, ajustando tanto los modelos de lenguaje como la estructura de indexación y almacenamiento según sea necesario.

💡 RAG: Tips

• Recursive Retrieval: es una técnica que implica realizar una búsqueda en múltiples etapas, donde los resultados iniciales se utilizan para refinar y mejorar las consultas subsiguientes.

En lugar de realizar una única búsqueda, esta técnica permite que el sistema profundice en la información recuperada y vuelva a buscar en función de los resultados más relevantes obtenidos.

• Small to Big Retrieval: esta técnica consiste en comenzar con una búsqueda en un subconjunto pequeño y relevante de datos antes de expandir la consulta a una colección más grande de información.

Este enfoque ayuda a reducir la complejidad de la búsqueda inicial, mejorando el rendimiento del sistema y evitando que el modelo se vea abrumado por una gran cantidad de datos desde el principio.

• Section Summary Retrieval: se generan resúmenes de secciones específicas de los documentos durante el proceso de indexación.

Estos resúmenes actúan como representaciones condensadas del contenido de cada sección, lo que permite al sistema realizar búsquedas rápidas y eficientes sin necesidad de procesar todo el documento.

• Subquerying: es una estrategia que divide una consulta compleja en varias subconsultas más pequeñas y manejables.

Cada subconsulta aborda un aspecto específico de la pregunta original, lo que permite que el sistema recupere información más precisa para cada parte de la consulta.

• Agentic RAG: combina la potencia de RAG con agentes autónomos que pueden tomar decisiones y realizar acciones de manera independiente.

Estos agentes no solo pueden recuperar información relevante, sino también ejecutar acciones automatizadas basadas en los resultados obtenidos.

Por ejemplo, un agente podría consultar múltiples bases de datos, verificar la validez de la información y generar un reporte completo basado en los datos recuperados.

• GraphRAG: es una técnica avanzada que organiza la información en forma de grafos, donde los nodos representan fragmentos de información y las conexiones entre ellos representan las relaciones entre diferentes ideas o conceptos.

Este enfoque permite una búsqueda semántica más rica, ya que el sistema puede analizar las conexiones entre diferentes fragmentos de información y generar respuestas basadas en el contexto de esas relaciones.

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