Explora qué son los agentes de IA generativa y las técnicas actuales para desarrollarlos, incluyendo prompt engineering, construcción desde cero, fine-tuning y Retrieval-Augmented Generation (RAG).
La inteligencia artificial (IA) generativa ha ganado protagonismo desde finales de 2022, especialmente con la introducción de modelos como ChatGPT de OpenAI. Esta rama de la IA se centra en la creación de contenido nuevo basándose en datos existentes, aprovechando arquitecturas potentes, mayor capacidad de cómputo y vastos volúmenes de información curada.
¿Qué es un Large Language Model (LLM)?
Un Large Language Model (LLM) es una combinación de algoritmos diseñados para generar texto predictivo a partir de grandes cantidades de datos. Estos modelos, entrenados con extensos volúmenes de información, muestran capacidades que crecen exponencialmente con el aumento de datos, permitiendo una comprensión más profunda y generación de contenido más coherente.
¿Qué es un agente de inteligencia artificial generativa?
Un agente de IA generativa es un software capaz de interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas específicas de manera autónoma, con el objetivo de cumplir metas predefinidas. Aunque las personas establecen estos objetivos, el agente decide las acciones más adecuadas para alcanzarlos, eligiendo las estrategias más efectivas para lograr los resultados deseados.
Técnicas para construir agentes inteligentes
Existen diversas técnicas para desarrollar agentes inteligentes, adaptadas a las necesidades y recursos disponibles:
Prompt engineering
Esta técnica consiste en diseñar indicaciones o «prompts» efectivos para modelos existentes como ChatGPT o Bard. Aunque es una forma sencilla y rápida de implementar agentes, estos modelos se basan en datos estáticos y pueden carecer de información específica de una organización.
Construcción desde cero (Build from scratch)
Implica desarrollar un modelo propio desde el inicio, permitiendo una personalización completa y la integración de datos específicos de la organización. Aunque ofrece mayor control y adaptación, requiere recursos significativos en términos de tiempo y conocimiento técnico.
Fine-tuning
Esta técnica se basa en ajustar un modelo preexistente para adaptarlo a necesidades específicas, utilizando datos adicionales relevantes. El fine-tuning permite personalizar modelos generales para tareas particulares, mejorando su rendimiento en contextos específicos.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Combina la generación de texto con la recuperación de información, permitiendo que el agente acceda a bases de datos o fuentes de conocimiento para enriquecer sus respuestas. Esta técnica es útil para agentes que requieren información actualizada o especializada.
Al desarrollar agentes de IA generativa, es crucial seleccionar la técnica más adecuada según los objetivos y recursos disponibles, asegurando que el agente pueda cumplir eficazmente con las tareas asignadas y aportar valor a la organización.
