Qué es RAG y cómo funciona en consultas especializadas

Conocer las tendencias de colores en labiales para jóvenes puede ser crucial para lanzar un producto exitoso en Colombia. Retrieval Augmented Generation (RAG) es una herramienta que podría facilitar esta tarea específica. Esta arquitectura combina la potencia predictiva de los LLMs (Large Language Models) con la recuperación directa de información especializada desde bases de datos dinámicas.

¿Qué es RAG y por qué es útil?

Retrieval Augmented Generation, conocido como RAG, fusiona tecnologías para obtener respuestas confiables y precisas, minimizando errores conocidos como "alucinaciones". Sus principales ventajas son:

• Respuestas precisas al utilizar fuentes previamente seleccionadas.
• No requiere reentrenamiento constante debido a su integración con bases de datos vectoriales dinámicas.
• Acceso permanente a fuentes verificables y actualizadas para garantizar calidad.

¿Cómo funciona Retrieval Augmented Generation?

La base del funcionamiento de RAG descansa en la interacción efectiva entre bibliotecas de información especializada y modelos de IA:

• Se crea una biblioteca con documentos diversos: PDF, bases de datos, contenido online como Notion, entre otros.
• La información recolectada se divide en pequeños fragmentos denominados chunks.
• Estos chunks se almacenan en bases de datos con soporte vectorial en forma de embeddings, representaciones específicas usadas por modelos de Inteligencia Artificial.
• Al interactuar con el modelo, este recupera exclusivamente respuestas desde esta base vectorial específica, ayudando a solucionar consultas particulares, como tendencias en colores para productos cosméticos.

¿Cómo utilizar RAG en marketing de cosméticos?

Para la industria cosmética, específicamente en marketing dirigido a públicos jóvenes en Colombia, RAG puede aportar significativamente:

• Integrando encuestas dirigidas a clientes potenciales.
• Analizando menciones relevantes sobre maquillaje en redes sociales populares.
• Revisando informes de ventas de labiales de mayor éxito comercial.

Estas fuentes permitirían identificar tendencias actuales confiables y segmentar adecuadamente la oferta cosmética.

Si deseas profundizar en la tecnología de LLMs y RAG, se recomienda explorar cursos específicos, por ejemplo, el curso de LLMs disponible en Platzi.

¿Has considerado ya cómo RAG podría optimizar tus decisiones en marketing cosmético? Comparte tus comentarios o experiencias.