Arquitectura RAG para el Contexto en PLN Generación y Acceso Inteligente de Datos

Este artículo explora en profundidad la integración de técnicas avanzadas de machine learning mediante la metodología Retrieval Augmented Generation (RAG). Se analiza la arquitectura dual que combina procesos de recuperación y generación de información, resaltando su impacto en el entrenamiento de m...

Full description

Autores:
Gonzalez Torres, Daniel Leonardo
Santa Quintero, Ricardo Andres
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad Libre
Repositorio:
RIU - Repositorio Institucional UniLibre
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31241
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10901/31241
Palabra clave:
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description Este artículo explora en profundidad la integración de técnicas avanzadas de machine learning mediante la metodología Retrieval Augmented Generation (RAG). Se analiza la arquitectura dual que combina procesos de recuperación y generación de información, resaltando su impacto en el entrenamiento de modelos de lenguaje natural. Asimismo, se presentan variantes especializadas como el Corrective RAG y el Advanced RAG, que incorporan mecanismos de retroalimentación y optimización en tiempo real. Se incluye, además, una mención del producto JurislibreIA, desarrollado por el semillero Sensorama, ejemplificando aplicaciones prácticas en dominios complejos como el legal. El estudio se fundamenta en ejemplos de implementación en Python, diagramas explicativos y una revisión crítica de las fuentes relevantes, ofreciendo una guía completa para investigadores y desarrolladores interesados en impulsar soluciones innovadoras basadas en RAG.
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El estudio se fundamenta en ejemplos de implementación en Python, diagramas explicativos y una revisión crítica de las fuentes relevantes, ofreciendo una guía completa para investigadores y desarrolladores interesados en impulsar soluciones innovadoras basadas en RAG.Universidad Libre -- Ingenieria -- Ingenieria de sistemasThis article explores in depth the integration of advanced machine learning techniques using the Retrieval Augmented Generation (RAG) methodology. The dual architecture that combines information retrieval and generation processes is analyzed, highlighting its impact on the training of natural language models. Likewise, specialized variants such as Corrective RAG and Advanced RAG are presented, which incorporate real-time feedback and optimization mechanisms. Also included a mention of the JurislibreIA product, developed by the Sensorama research group, exemplifying practical applications in complex domains such as the legal one. The study is based on implementation examples in Python, explanatory diagrams and a critical review of relevant sources, offering a complete guide for researchers and developers interested in promoting innovative solutions based on RAG.PDFhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Retrieval Augmented Generation (RAG)Machine LearningNatural Language Processing (NLP)Corrective RAGAdvanced RAGJurislibreIASensoramaBases de Datos VectorialesGrafosModelos de Lenguaje (LLM)Retrieval Augmented Generation (RAG)Machine LearningNatural Language Processing (NLP)Corrective RAGAdvanced RAGJurislibreIASensoramaVector databaseGraphLanguage Models (LLM)Gestión de datosArquitectura RAG para el Contexto en PLN Generación y Acceso Inteligente de DatosWritten Work: RAG Architecture for Context in NLP: Intelligent Data Generation and AccessTesis de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisP. Lewis, et al., "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks," Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020.J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," Proc. of NAACL, 2018.T. Mikolov, et al., "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality," Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2013.A. Vaswani, et al., "Attention is All You Need," Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017.I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. V. Le, "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks," Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2014.S. Hochreiter and J. Schmidhuber, "Long Short-Term Memory," Neural Computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997.Y. Kim, "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification," Proc. of EMNLP, 2014.R. Johnson, et al., "Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation," arXiv:1609.08144, 2016.Z. Yang, et al., "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding," Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," Proc. of CVPR, 2016.M. Abadi, et al., "TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning," Proc. of OSDI, 2016.F. Chollet, "Keras," GitHub repository, 2015. [Online]. Available: https://github.com/keras-team/keras.P. Russell and S. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed. Prentice Hall, 2010.S. Bengio and Y. LeCun, "Scaling Learning Algorithms towards AI," in Large-Scale Kernel Machines, 2007.Hugging Face, "Retrieval-Augmented Generation (RAG)," [Online]. 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