Embeddings y su aplicación en modelos de lenguaje y RAG

Cuando trabajamos con herramientas como OpenAI o Gemini, accedemos a vastos modelos preentrenados con información de Internet. Sin embargo, esta información puede no estar actualizada o ser insuficiente para datos internos o específicos de una empresa, como información confidencial almacenada en sistemas ERP o CRM. Para solventar estas limitaciones, los embeddings juegan un rol crucial al permitir integrar y controlar información personalizada, ya sea actual o interna, proporcionando una representación semántica para una búsqueda eficiente y precisa.

¿Qué son los Embeddings?

Un embedding es una representación numérica o vectorial de un fragmento de texto. Esta representación captura el significado semántico del texto, lo que permite que textos similares tengan vectores cercanos en un espacio vectorial. Gracias a esta propiedad, los embeddings hacen posible:

1. Búsqueda semántica: Encontrar textos que sean similares en significado, no solo en palabras clave.
2. Operaciones matemáticas: Facilitar la búsqueda de datos relevantes mediante la comparación de vectores, haciendo posible encontrar el contenido que mejor se ajusta a la consulta del usuario.

Embeddings en LangChain

En LangChain, la clase Embeddings proporciona una interfaz estándar para interactuar con diversos modelos de embeddings, incluyendo proveedores populares como OpenAI y HuggingFace. Con esta herramienta, puedes transformar textos en vectores y, a partir de allí, realizar búsquedas semánticas o almacenar información en un Vector Store.

Flujo de Información en un Sistema con Embeddings

El flujo típico de información cuando utilizamos embeddings en LangChain es el siguiente:

1. Consulta del usuario: El usuario plantea una pregunta o realiza una búsqueda.
2. Búsqueda en la base vectorial: El sistema busca en una base vectorial previamente cargada, que contiene información personalizada (como documentos internos, bases de datos o información actualizada).
3. Aplicación del prompt: Un prompt guía al modelo de lenguaje (como GPT) en cómo devolver la respuesta.
4. Generación de la respuesta: El modelo, como OpenAI o HuggingFace, genera una respuesta basada en la información recuperada.
5. Entrega de la respuesta: El usuario recibe una respuesta personalizada, precisa y contextualizada.

¿Por qué utilizar Embeddings?

El uso de embeddings es crucial cuando necesitamos personalizar la información que un modelo de lenguaje maneja. Los embeddings permiten convertir un documento o fragmento de texto en una representación numérica, facilitando la recuperación de información específica y relevante. Esto es útil cuando trabajamos con datos que no están en los modelos preentrenados, como:

• Información confidencial de la empresa (datos internos).
• Información actualizada o específica que debe consultarse en tiempo real.
• Datos almacenados en sistemas de gestión empresarial como ERP o CRM.

Ejemplos de Aplicación

1. Cargar un documento y convertirlo a vectores: Imagina que tienes una serie de documentos internos de tu empresa (por ejemplo, PDF, CSV, HTML) que quieres que el modelo de lenguaje entienda y utilice para responder preguntas. Primero, esos documentos deben ser vectorizados.
2. Realizar consultas semánticas: Una vez que tienes los textos convertidos a embeddings, puedes realizar consultas a esos vectores. Por ejemplo, si un usuario pregunta “¿Cuál es el nombre mencionado en la conversación?”, el sistema buscará en el espacio vectorial los textos que tengan una representación semánticamente cercana a la pregunta.

Recuperación de Información y RAG

Retrieved Augmented Generation (RAG) es un proceso en el que el modelo de lenguaje genera respuestas basadas en la información recuperada de una base de datos o almacén de vectores, en lugar de confiar únicamente en su conocimiento preentrenado. Este enfoque combina la recuperación de información relevante con la generación de respuestas contextualizadas y actualizadas.

Embeddings y Vector Stores

Una vez que tenemos nuestros textos convertidos en embeddings, estos se almacenan en un Vector Store. El Vector Store es un espacio de almacenamiento donde cada fragmento de texto se representa como un vector en un espacio multidimensional. Al realizar una consulta, el sistema busca los vectores más cercanos al vector de la consulta, proporcionando una respuesta basada en similitudes semánticas.

Beneficios de los Embeddings en el Contexto Empresarial

• Búsqueda semántica precisa: En lugar de depender de coincidencias exactas de palabras clave, los embeddings permiten realizar búsquedas basadas en el significado de las consultas, lo que es particularmente útil para encontrar información relevante en grandes volúmenes de datos.
• Personalización y control de la información: Los embeddings te permiten integrar información interna o específica en el flujo de trabajo, lo que ayuda a mejorar la precisión de las respuestas al usuario.
• Actualización de datos: Permiten trabajar con información nueva o actualizada, a diferencia de los modelos preentrenados, que pueden contener datos desactualizados.

Conclusión

El uso de embeddings en LangChain permite transformar textos en representaciones numéricas, facilitando la búsqueda y recuperación de información basada en similitud semántica. Esto es especialmente útil cuando trabajamos con datos internos, confidenciales o actualizados que no están presentes en los modelos preentrenados. Los embeddings, junto con herramientas como Vector Stores y procesos de Retrieved Augmented Generation, ofrecen una manera poderosa de personalizar la interacción con los usuarios y mejorar la precisión y relevancia de las respuestas.