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Hoy en día, el sistema de inteligencia artificial basado en RAG juega un papel importante en el comercio electrónico para mantenerse a la vanguardia en el juego del progreso tecnológico. Hay dos métodos para mejorar los modelos LLM, uno se basa en RAG y el otro es el ajuste fino. ¿Qué es RAG? La generación de recuperación aumentada es un método para mejorar sus modelos LLM. Los modelos RAG ayudan a los LLM a brindar respuestas más precisas a los clientes para los chatbots de IA generativos. Se puede decir formación sobre casos privados. Ayuda al LLM a recuperar la información más actualizada. El cliente se basa en la respuesta a algo que es más creíble y menos propenso a alucinar. Por ejemplo: está organizando una empresa de eventos y le pide a su LLM que escriba sobre el último evento de su empresa. LLM tiene conocimientos básicos de todos los temas, pero si desea respetar a su empresa de eventos, resultará confuso. Proporciona alucinaciones de IA que son el resultado inexacto y engañoso de un modelo de IA en personalización impulsada por IA. Entonces, para evitar esto, es necesario capacitar al LLM con el conjunto de datos basado en la empresa del evento. ¿Cuál es la necesidad de RAG? La principal ventaja de RAG es ayudar al modelo de IA a proporcionar resultados precisos. Proporciona una base de datos dinámica para los LLM y facilita las actualizaciones de nueva información. En este caso, no es necesario volver a entrenar el modelo LLM con datos nuevos. En Optimización, puede optimizar su LLM significa que puede tomar un LLM previamente entrenado, por ejemplo GPT, y entrenar al menos un parámetro del modelo con el caso de uso particular. Diagrama de flujo de RAG Tipos de aplicaciones RAG en el comercio electrónico Hay muchas aplicaciones basadas en RAG en las que los chatbots tienen un inmenso potencial. Discutiremos lo mismo a continuación: i) AI Chatbot: los Chatbots inteligentes funcionan como un asistente virtual para un cliente. Proporcionan respuestas de tal manera que los humanos pueden entenderlas fácilmente. Proporciona una interacción similar a la humana con los clientes. Además, hoy en día los chatbots también se están volviendo multilingües. Siri, Alexa y Google Assistant son uno de los ejemplos de AI Chatbot. Puede consultar el siguiente ejemplo: Creé un Chatbot en Magento 2 para mi sitio de comercio electrónico, ahora vea con qué precisión proporciona las respuestas. Puedes consultar el vídeo aquí: ii) NLP a SQL: NLP (Natural Language Processing) ayuda a convertir el lenguaje natural en consultas SQL estructuradas. Es rápido recuperar información o conocimientos de la base de datos. Se puede utilizar para datos confidenciales y más precisos. Por ejemplo en generación de informes, CRM, HRM, etc. Por ejemplo: le pedí al sistema de mi sitio web de comercio electrónico que me mostrara los últimos 5 pedidos. Así, una persona no depende de la aceleración técnica, sino que proporciona los datos en un proceso más fácil de usar. O muéstrame los pedidos para 2023. También puedes consultar el video aquí: iii) Búsqueda Semántica: Es una tecnología que ayuda a comprender el significado de la pregunta formulada por el cliente y brinda una respuesta significativa. Ayuda al aprendizaje automático y a la inteligencia artificial a proporcionar la respuesta al significado semántico relacionado con la intención de búsqueda. Por ejemplo: puedes pedirle al chatbot que muestre “Camisa roja de hombre en talla XL” y mostrará las camisetas disponibles en talla XL en color rojo. Ahora realicemos una búsqueda de imágenes. Déjame ingresar una camiseta y mostrará resultados similares disponibles. iv) Extractor de facturas: este también es un ejemplo de sistema basado en RAG, por ejemplo, si tiene una organización grande. Y obtenga múltiples facturas mensuales como computadora portátil, comida, electricidad, agua, etc., y también en múltiples formatos. Ahora agregar manualmente todas esas facturas a su sistema ERP será un trabajo duro. Entonces, para optimizar este trabajo puedes utilizar un sistema de extracción de facturas que te ayudará a resumir las facturas en formato JSON y subirlas directamente al sistema respectivo. Formato HTML: Puede ver el vídeo aquí: Se trata de la idea básica de la eficacia con la que se puede utilizar RAG en el comercio electrónico. Gracias por leer esta documentación. Para cualquier pregunta o inquietud por favor contáctenos al [email protected]. También puede presentar un ticket en nuestro sistema HelpDesk.
