Al crear un chatbot inteligente, tienes que elegir el enfoque técnico adecuado para diseñarlo. Dependiendo de lo que quieras que haga, ¡habrá que ajustar la IA utilizada! Dos métodos dominan la ingeniería de respuestas hoy en día: el ajuste fino y la RAG (Generación Recuperada-Aumentada). Estos dos enfoques mejoran la pertinencia de las respuestas de la IA, pero se basan en fundamentos muy diferentes.
Entonces, ¿deberías especializar un chatbot de IA con un ajuste fino, enriquecer sus respuestas con una base de datos de documentos a través de RAG, o combinar ambos en un enfoque híbrido, que suele ser el más eficaz?
Este artículo te ayudará a comprender las diferencias entre Afinar y Trapo, sus ventajas respectivas en función de tu perfil y, por último, algunos ejemplos prácticos de cómo aplicar cada método.
Puesta a punto y Trapo: definición para comprender mejor las diferencias
El ajuste fino y la RAG son dos enfoques avanzados para mejorar el rendimiento de la IA conversacional, como ChatGPT. Ambos métodos se basan en lógicas muy diferentes, aunque tengan el mismo objetivo de aumentar la pertinencia y la personalización de las respuestas de la IA.
¿Qué es el ajuste fino en la IA?
El ajuste fino es una técnica que consiste en especializar un modelo de inteligencia artificial preentrenado para adaptarlo a una tarea concreta.
En la práctica, se trata de volver a entrenar toda o parte de la IA en un conjunto restringido y específico de datos, correspondiente a la tarea o campo en cuestión. Este método permite ajustar los parámetros del modelo (a menudo las capas superiores de la red neuronal de la IA) para que funcione mejor en casos de uso específicos, conservando los conocimientos generales adquiridos durante el preentrenamiento.
Ajuste fino en la IA
El objetivo de este método de entrenamiento de la IA es adaptarla a necesidades empresariales específicas, áreas de especialización o tareas personalizadas.
Para aplicar el método de Ajuste fino a una IA, necesitas :
- Añade conocimientos específicos del oficio o vocabulario especializado (jurídico, médico, etc.);
- Adapta el tono de la respuesta o a un estilo concreto, por ejemplo, más formal, educativo, atractivo, etc. ;
- Tener en cuenta casos especiales o nuevos tipos de datos, para que la IA tenga un contexto preciso, enseñándole lo que aún no sabe;
- Mejora el rendimiento en tareas específicas, como clasificar texto, imágenes o documentos empresariales.
Ejemplo de aplicación del método de ajuste fino en la IA
He aquí un ejemplo de aplicación del método de ajuste fino en inteligencia artificial, en un contexto empresarial determinado:
Tomemos, por ejemplo, un bufete de abogados que quiere utilizar una IA generalista(como el Chat de Mistral AI) para ayudar a sus abogados a redactar documentos jurídicos y analizar contratos.
Pero la IA :
- Utiliza un lenguaje a veces demasiado vago o inadecuado a la jerga jurídica;
- No domina la legislación francesa reciente;
- No siempre interpreta correctamente los casos complejos de derecho laboral.
El objetivo del ajuste fino será adaptar el modelo LLM a :
- Derecho laboral francés (incluidas las últimas actualizaciones) ;
- Vocabulario jurídico preciso ;
- La estructura esperada de los documentos jurídicos (acuerdos, cláusulas, avisos formales, etc.) ;
- Casos reales tratados por el bufete.
¿Qué es la RAG (Generación Mejorada por Recuperación) en la IA?
La Generación Mejorada por Recuperación (GRA) es un método híbrido que combina dos módulos complementarios:
- Un módulo de recuperación de información, que busca en tiempo real documentos o datos externos relevantes (base de conocimientos, documentos internos, web, etc.) en función de la petición del usuario;
- Un módulo generativo, que utiliza tanto la pregunta del usuario como la información recuperada para generar una respuesta contextualizada, precisa y alineada con las fuentes que la IA ha consultado.
Uno de los principios fundamentales del GAR es la disociación entre conocimiento (recuperación) y razonamiento (generación). La IA sigue siendo general, pero antes de responder, busca en una base de datos o en documentos actualizados. A continuación, utiliza esta información para formular una respuesta más rica y actualizada a lo que se le ha preguntado.
A diferencia del ajuste fino, la RAG no modifica los parámetros internos del modelo de IA para adaptarlo a un contexto concreto. Se apoya en una base de conocimientos externa, que permite :
- Incorpora información actualizada o específica sin volver a entrenar el modelo;
- Reduce los costes de mantenimiento y adaptación;
- Añade transparencia citando las fuentes utilizadas para generar la respuesta.
El método RAG será especialmente ventajoso para :
- Acceder a datos internos de la empresa no presentes en los datos de entrenamiento ;
- Responder a preguntas que requieran información reciente o en evolución;
- Limita las alucinaciones de los modelos generativos de IA, basándote en hechos verificables.
Ejemplo de aplicación del método GAR en la IA
He aquí un ejemplo de aplicación del método GAR en inteligencia artificial, en un contexto empresarial determinado:
Por ejemplo, el departamento de RRHH de una gran empresa quiere utilizar una IA generalista (como ChatGPT) para ayudar a los empleados a gestionar cuestiones internas de RRHH (permisos, teletrabajo, formación, prestaciones, procedimientos internos).
Pero la IA :
- A veces da respuestas vagas o genéricas, no ajustadas a las normas internas;
- No conocer las políticas de RRHH de la empresa (por ejemplo, RTT, movilidad interna, convenios colectivos);
- No se adapta a las características específicas de los distintos centros o perfiles de empleados.
El objetivo aquí del método GAR será conectar la IA con :
- Documentación interna de RRHH actualizada (políticas, manuales, procedimientos) ;
- Acuerdos de empresa y guías específicas para cada entidad o país;
- Historial de preguntas ya formuladas (FAQs internas, tickets de RRHH) ;
- Los horarios y normas vigentes en cada departamento o región.
Comparación entre el Ajuste Fino y el GAR
En resumen, ésta es la comparación entre los métodos de Ajuste fino y GAR:
- Ajuste fino: un modelo se adapta a una tarea específica reentrenándolo con nuevos datos. Ideal para requisitos muy especializados o tareas en las que hay que modificar el comportamiento subyacente del modelo.
- RAG: enriquecemos dinámicamente las respuestas del modelo dándole acceso a información externa, sin afectar a sus parámetros internos. Ideal para integrar conocimientos evolutivos, garantizar la frescura y verificabilidad de las respuestas, y limitar los costes de mantenimiento.
| Ajuste fino | RAG (Generación Mejorada por Recuperación) | |
| Principio | Especializar el modelo en un tema concreto | La IA busca información en el documento |
| Modificar el modelo | Sí (ajuste de los parámetros internos) | No (el modelo no cambia) |
| Datos utilizados | Datos específicos para la tarea objetivo | Base de conocimientos y documentación externa (interna o web) |
| Adaptación a nuevos temas | Se requiere una nueva formación | Actualizar la base de datos documental |
| Coste de mantenimiento | Superior (reciclaje, gestión de versiones) | Más débil (actualización del documento) |
| Transparencia | Débil (origen de la respuesta difícil de rastrear) | Fuerte (la IA puede citar fuentes) |
| Ejemplos de uso | Traducción especializada, detección de objetos, etc. | Chatbot de empresa, FAQ dinámico, búsqueda de documentos |
¿Qué te parece un enfoque híbrido de los dos métodos?
Lejos de ser mutuamente excluyentes, los métodos de ajuste fino y de GAR pueden combinarse estratégicamente para obtener lo mejor de ambos enfoques. Esta combinación permite crear una IA que sea a la vez experta en un campo concreto y capaz de acceder a datos actualizados. En otras palabras, ¡un enfoque híbrido!
En esta configuración híbrida :
- El ajuste ligero se utiliza para especializar a la IA en una tarea o un tipo de diálogo recurrente, enseñándole el tono, la estructura y las expectativas empresariales;
- El GAR complementa esta experiencia permitiéndole recuperar información precisa y actualizada de una base de conocimientos externa (interna a la empresa o conectada a la web).
Este enfoque evita los dos escollos clásicos:
- Es un modelo afinado pero estático que no sabe lo que es nuevo;
- Un modelo generalista que consulta documentos, pero no tiene un conocimiento detallado del contexto ni de la empresa.
Ejemplo de una técnica híbrida de ajuste de la luz + RAG sobre una base especializada
Imagina un asistente conversacional de IA en el ámbito médico, diseñado para guiar a los pacientes o apoyar a los profesionales sanitarios:
- Empezamos con un ligero ajuste fino
La IA se entrena en :
- Diálogos reales entre paciente y médico;
- Intercambios anónimos de teleconsulta;
- Instrucciones para el triaje o la respuesta médica.
Aprende a adoptar un tono tranquilizador, a hacer las preguntas adecuadas y a estructurar sus respuestas según el nivel de urgencia o especialidad.
- A continuación, utilizamos RAG en una base de datos (en este caso, una base de datos médica actualizada)
Al mismo tiempo, la IA está conectada a :
- Una base de datos de síntomas y patologías actualizada regularmente (por ejemplo, OMS, bases de datos internas de hospitales);
- Recomendaciones clínicas, protocolos y actualizaciones científicas.
Cuando interactúa con un paciente, la IA puede contextualizar sus respuestas gracias a esta base de información verificada. También tiene en cuenta la lógica conversacional adquirida mediante el ajuste.
Casos prácticos y ejemplos entre GAR y Puesta a punto
¿Cuándo se debe utilizar el GAR?
- Preguntas frecuentes dinámicas o reglamentarias (banca, seguros) ;
- Base de datos documental amplia o actualizada con frecuencia;
- Requisitos de trazabilidad (cumplimiento, legales) ;
- Chatbots multilingües: base documental traducible.
¿Cuándo debe utilizarse el ajuste fino?
- Chatbot asistente de RRHH o soporte técnico interno con pocos documentos, pero necesidad de diálogo fluido ;
- Casos en los que la velocidad de ejecución del modelo es crucial (sin fase de búsqueda);
- Aplicaciones offline o integradas.
¿Qué estrategia debes adoptar para diseñar un chatbot de alto rendimiento?
Aquí tienes algunos ejemplos de recomendaciones, según ámbitos profesionales, para diseñar un chatbot inteligente, para que te hagas una idea:
- Startup/PyME: empieza con RAG e itera rápidamente ;
- Empresas con datos muy sensibles: ajuste interno + auditabilidad ;
- Grupo con base documental rica: RAG + capa de clasificación inteligente ;
- Necesidad de un chatbot conversacional sólido, con un enfoque UX: puesta a punto + RLHF (refuerzo por retroalimentación humana) + persona.
