Arquitectura RAC para Asistentes Virtuales en Azure

¿Qué es la arquitectura RAC y cómo puede beneficiarte?

La arquitectura Retrieval Augmented Generation (RAC) se presenta como una solución innovadora que permite implementar aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Estas aplicaciones son capaces de interactuar con nuestros propios datos, ofreciendo recomendaciones basadas en información real que hemos proporcionado a partir de diversas fuentes de datos, estructuradas o no. Imagina un asistente virtual que no solo genera respuestas, sino que las fundamenta con información precisa de tus datos; eso es precisamente lo que RAC puede ofrecerte.

¿Cómo implementamos la arquitectura RAC?

RAC se desarrolla en tres pasos esenciales dentro de su arquitectura genérica:

1. Identificación de la fuente de datos: Es crucial determinar una fuente que ofrezca información valiosa y fundamentada para el modelo de inteligencia artificial a fin de asegurar sugerencias precisas y basadas en hechos.

2. Transformación de la información: La información seleccionada debe ser presentada de tal manera que el modelo de inteligencia artificial pueda comprenderla y procesarla eficientemente.

3. Interacción con los datos: Una vez que el modelo reciba los datos contextualizados, este deberá ser capaz de responder preguntas formuladas por el usuario basándose en la información proporcionada.

¿Cómo se estructura la arquitectura RAC?

Para implementar RAC, se requiere una estructura clara y ordenada que consta de:

• Interfaz gráfica: Es el punto de interacción donde el usuario puede introducir sus preguntas o peticiones.
• Orquestador: Recibe la petición del usuario y la enriquece con datos relevantes antes de consultarla con el modelo de inteligencia artificial generativa.
• Recuperador de base de conocimiento: Funciona buscando en la base de datos para obtener información relevante que se utilizará en el enriquecimiento del PROM.

¿Cómo aplica RAC en Azure?

Microsoft Azure cuenta con las herramientas necesarias para implementar la arquitectura RAC de forma eficiente:

1. Interfaz gráfica en Azure: Permite recibir las consultas del usuario final.
2. Orquestador: Se encarga de recibir y enriquecer la petición antes de consultarla en Azure Community Search o AI Search.
3. Azure Community Search: Facilita la indexación de documentos tanto de fuentes de datos estructuradas como no estructuradas. Esto se logra mediante conectores nativos que simplifican el proceso de creación de índices.
4. Azure Open AI Service: Recibe el PROM enriquecido, lo procesa y genera una respuesta que luego el orquestador devuelve al usuario final.

¿Cómo RAC transforma un asistente virtual empresarial?

En el ámbito empresarial, RAC redefine la funcionalidad de los bots y asistentes virtuales al ofrecer respuestas fundamentadas en datos internos. Esto incluye:

• Modelos en Azure Open AI: Es posible desplegar uno o varios modelos según el requerimiento del escenario empresarial, lo que permite mejorar las respuestas a partir de información real y propietaria.
• Fuentes de datos diseñadas para el negocio: Estas pueden estar compuestas por bases de datos SQL o almacenamiento de archivos que aportan información específica y relevante.
• Modelos conversacionales avanzados: Herramientas como Chat GPT son utilizadas para mejorar la interacción, focos en solución de problemas y contextos conversacionales, lo que incrementa la efectividad del asistente virtual.

¿Cómo funciona RAC en la práctica con un asistente virtual?

La implementación práctica contempla que el asistente virtual comience con un prompt inicial que describa su comportamiento deseado. Al integrarse con fuentes de datos específicas, el asistente puede responder de manera sustentada preguntas del usuario, como acceder a beneficios crediticios, a partir de documentos como contratos, beneficios de las páginas web del banco y la franquicia de la tarjeta. Un asistente así, no solo opina, sino que fundamenta sus respuestas sobre evidencias documentadas.

RAC se presenta como un arquitecto detrás del diálogo inteligente, proporcionando una estructura sólida para optimizar el rendimiento de los asistentes virtuales y la interacción empresarial, mejorando significativamente la calidad y relevancia de las respuestas generadas.