Aproveche el potencial de la gestión del conocimiento empresarial con la tecnología RAG y el modelo ChatGPT
La gestión del conocimiento corporativo es un elemento clave para el éxito de cualquier negocio moderno. Un conocimiento bien estructurado, accesible y confiable puede marcar la diferencia entre una empresa que prospera y otra que lucha por seguir siendo competitiva.
En este artículo, exploraremos una solución innovadora basada en la tecnología RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y el modelo ChatGPT, que promete revolucionar la gestión de las relaciones entre el conocimiento empresarial y los usuarios internos y externos.
La Base: ¿Qué es el Modelo ChatGPT?
El corazón de esta solución es el modelo ChatGPT, un miembro de la familia GPT (Generative Pre-trained Transformer). Estos modelos de inteligencia artificial han demostrado ser extraordinariamente capaces en la comprensión de una solicitud y en la generación de texto coherente para responder a preguntas basadas en el contexto proporcionado. El modelo ChatGPT ha sido entrenado específicamente con miles de GB de conocimiento adquirido de todo lo que era accesible digitalmente.
¿Pero qué hace realmente única a esta solución? Veamos algunas de sus características distintivas.
El Poder de las Bases de Datos Vectoriales
En el centro de esta solución está el uso de una base de datos vectorial. Esta base de datos representa palabras y frases como puntos en un espacio multidimensional. ¿Por qué es tan importante? Permite al modelo ChatGPT calcular la similitud entre vectores de palabras y seleccionar las palabras más adecuadas para responder a una pregunta. Imagina tener que encontrar información específica en un vasto océano de datos textuales; la base de datos vectorial actúa como una brújula, guiándote hacia las respuestas deseadas.
Búsqueda por Similitud: Encontrar la Aguja en el Pajar
Una de las tareas más importantes de esta solución es la búsqueda por similitud. Esta funcionalidad permite al modelo ChatGPT encontrar palabras o frases similares en función de la entrada proporcionada por el usuario. Imagina buscar una aguja en un pajar virtual de información empresarial. La búsqueda por similitud es como un imán que atrae la aguja, ayudándote a identificar la información relevante con facilidad.
La construcción del contexto a través de los prompts
Otro elemento crucial es la construcción del contexto a través de los prompts. El usuario proporciona un prompt o una pregunta, y el modelo ChatGPT utiliza esta entrada para generar una respuesta. El contexto proporcionado por el usuario juega un papel fundamental en la determinación de la respuesta generada por el modelo. Esto significa que la formulación de prompts claros y específicos es fundamental para obtener resultados precisos.
Datos de Alta Calidad: La Piedra Angular del Conocimiento
La calidad y cantidad de datos disponibles son fundamentales para el éxito del modelo ChatGPT. Imagina construir una casa: los datos de alta calidad son la piedra angular sobre la que se basa todo. Una base de datos vectorial, poblada con información estructurada, es la clave para obtener resultados precisos y confiables.
Diferencias entre basarse en un conocimiento genérico y en sus propios datos empresariales: el modelo RAG
El Retrieval Augmented Generation (RAG) representa una solución clave para abordar dos aspectos cruciales en la gestión de la información empresarial y en la calidad de la respuesta.
la protección de los datos sensibles
el suministro de respuestas precisas y exactas sin el riesgo de “alucinaciones”.
Protección de datos empresariales: Un aspecto fundamental de la gestión del conocimiento empresarial es la protección de los datos sensibles o confidenciales de la empresa. Con el uso de modelos de inteligencia artificial como Chat GPT de OpenAI, existe la preocupación de que la información empresarial pueda ser expuesta o compartida con terceros. El RAG resuelve este problema ya que mantiene el control total de los datos empresariales. En particular, la base de datos vectorial, que contiene la información estructurada de la empresa, se aloja internamente (“on premise”), garantizando que los datos empresariales permanezcan seguros y no se compartan con proveedores externos o plataformas de terceros.
Provisión de respuestas exactas sin alucinaciones: Otro aspecto crucial es garantizar que las respuestas proporcionadas a los empleados o clientes empresariales sean exactas y libres de errores o “alucinaciones”. El RAG aborda este desafío a través de un proceso riguroso. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema utiliza un motor de definición de intención y compara la pregunta con la base de datos vectorial. Esta comparación se basa en la lógica de búsqueda por similitud, lo que significa que las respuestas se seleccionan en función de cuán similares son a la información presente en la base de datos estructurada de la empresa. Esto asegura que las respuestas sean precisas y pertinentes a la información empresarial, minimizando el riesgo de respuestas incorrectas o engañosas.
Inoltre, il RAG consente di sfruttare appieno la conoscenza aziendale strutturata di EKR, la stessa precedentemente utilizzata per creare documenti tradizionali come cataloghi, listini, data sheet, manuali e troubleshooting. Questi dati strutturati sono fondamentali per il processo di risposta generata dall’IA, poiché forniscono la base per la costruzione di risposte accurate e contestualmente rilevanti. Utilizzando queste informazioni già vettorializzate e organizzate dalla Knowledge base strutturata dell’azienda, il sistema può generare risposte precise e coerenti che riflettono fedelmente le informazioni aziendali.
Aprovechando bases de datos vectoriales, búsqueda por similitud, indicaciones bien construidas y datos de alta calidad, las empresas pueden obtener respuestas precisas y confiables a sus preguntas planteadas a la IA, como si se las hicieran a un EXPERTO DIGITAL.
Pero recuerden, el conocimiento es la clave, y el camino hacia el éxito empresarial pasa por la gestión inteligente del conocimiento. EKR lleva 15 años ayudando a las empresas a gestionar el conocimiento de manera estructurada con el método EKR Orchestra.
