Interpretación y Generación con IA: Una Guía Práctica para Sistemas RAG

En el contexto actual de sistemas inteligentes, el uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) ha transformado significativamente la forma en que se diseñan soluciones de búsqueda y respuesta automatizada. Una de las arquitecturas más eficaces es la de tipo RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permite responder preguntas de forma más precisa al combinar recuperación de información estructurada con generación de lenguaje natural.

Este artículo detalla el diseño y la lógica detrás de un sistema RAG en dos etapas, utilizando APIs de modelos de lenguaje (IA agnóstica) para interpretar preguntas y generar respuestas enriquecidas con contexto recuperado desde una base de datos o fuente estructurada.

Visión General del Proceso

El sistema se divide en dos fases bien diferenciadas:

Paso 1: Interpretación de la pregunta

La primera etapa se encarga de entender la intención del usuario. Para ello, se utiliza una API basada en un modelo de lenguaje configurado con temperatura 0 (respuesta determinista) para analizar la pregunta y convertirla en una estructura JSON estandarizada que permita inferencia lógica y ejecución de funciones específicas del sistema.

El JSON resultante incluye:

• funcion: nombre lógico de la acción solicitada.
• parametros: diccionario de parámetros relevantes.
• palabras_clave: términos importantes detectados.
• entidades: información concreta extraída (personas, lugares, fechas, etc.).
• intencion: tipo de acción (consultar, actualizar, buscar, etc.).
• resumen: descripción breve de la solicitud.
• confianza: puntuación de certeza del modelo.
• claridad: indica si la pregunta es lo suficientemente comprensible.
• original: texto original de la pregunta del usuario.

{
  "funcion": "obtener_ofertas",
  "parametros": {},
  "palabras_clave": ["ofertas"],
  "entidades": [],
  "intencion": "OBTENER",
  "resumen": "Solicita las ofertas disponibles.",
  "confianza": 9,
  "claridad": "alta",
  "original": "dame las ofertas"
}

Una vez obtenido este JSON, se aplica una etapa de limpieza o normalización para unificar nombres de funciones o estructuras que puedan variar según la entrada. Esto permite compatibilidad entre múltiples formas de formular una misma consulta, facilitando su ejecución posterior mediante reflexión en el backend.

Paso 2: Recuperación y Generación de Respuesta

Con la información estructurada del paso anterior, el sistema realiza una llamada interna a la lógica del backend que recupera datos necesarios para responder (por ejemplo, precios, listas de productos, reportes, etc.). Esta llamada se realiza ejecutando dinámicamente la función indicada junto con sus parámetros, lo cual es posible gracias a técnicas de reflexión del lenguaje de programación backend.

Posteriormente, se inicia el segundo paso de interacción con IA: se utiliza otra API de modelo de lenguaje, esta vez con una configuración de temperatura más alta (por ejemplo, 1.0), para permitir una redacción más natural, expresiva y adaptada al usuario. El contexto entregado incluye la pregunta original, los datos recuperados, y una indicación clara del propósito de la respuesta.

¿Es esto Machine Learning?

Sí, aunque no se entrena un modelo personalizado, se está utilizando activamente un modelo de lenguaje preentrenado mediante aprendizaje automático. El sistema depende de inferencias producidas por estos modelos para estructurar, entender y responder de forma contextualizada.

El aprendizaje no se da en la fase operativa del sistema, sino que el conocimiento está incorporado en el modelo al momento de su entrenamiento. El sistema, por tanto, es una aplicación de Machine Learning ya entrenado (inference-only), aprovechando sus capacidades para procesamiento del lenguaje natural, clasificación semántica, extracción de entidades y generación contextual de texto.

Ventajas del enfoque

• Separación de responsabilidades: permite modularizar el análisis de la pregunta y la generación de la respuesta.
• Estandarización del input: el formato JSON permite una interpretación uniforme independientemente de la forma de preguntar.
• Tolerancia a la ambigüedad: el modelo puede inferir intención aunque el texto original sea informal o incompleto.
• Flexibilidad en la respuesta: gracias al contexto, las respuestas pueden ser tan técnicas o naturales como se desee.

Aplicaciones prácticas

• Sistemas de atención automatizada
• Consultas internas en ERP
• Interfaces conversacionales empresariales
• Asistentes inteligentes de soporte

Conclusión

Implementar un sistema RAG con dos pasos mediante modelos de lenguaje e integración API permite construir soluciones de alto nivel sin necesidad de entrenar modelos propios. Aprovechar la capacidad semántica de la IA en la interpretación y generación, junto con una lógica de backend bien estructurada, produce experiencias conversacionales sólidas, precisas y adaptables.