El Proceso de Vectorización para Entrenar Asistentes IA

Convirtiendo Palabras en Números

El proceso de vectorización o incrustación de palabras (’embeddings’ en inglés) es representar texto u otros datos en forma numérica, para alimentar modelos de inteligencia artificial (IA). En el contexto del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), los embeddings de palabras son una forma popular de representar palabras como vectores de números.

La idea clave que subyace a la vectorización es que palabras similares deben tener representaciones numéricas similares. En un espacio vectorial las palabras con significados similares, o que aparecen en contextos similares, tendrán vectores más cercanos.

De esta forma convertimos un problema semántico en un problema geométrico, mucho más fácil de tratar con máquinas. La IA puede captar las relaciones y matices entre las palabras, lo que ayuda a comprender y generar textos similares a los humanos.

Un Proceso más Simple

Además, el proceso de incrustación es más sencillo que el de ajuste fino (fine-tuning) de un modelo lingüístico. En lugar del fine-tuning se puede utilizar un modelo pre-entrenado como GPT3 para generar los vectores de textos, capturando el significado semántico para predicciones o agrupaciones más precisas.

Plataformas como Pinecone permiten crear y utilizar vectores. Y combinando los modelos GPT con la información empresarial, se puede generar un Asistente IA para hacer funcionar un chatbot.

Etapas del Proceso de Embeddings

Para entrenar un Asistente IA a medida se sigue un proceso que es siempre similar:

• Recopilar información sobre tu negocio. Esto puede incluir información sobre productos, visión, misión y cualquier otro detalle relevante.
• Convertir la información recopilada en vectores numéricos. Para ello se utiliza un modelo GPT que convierte el significado del texto en vectores.
• Los vectores se almacenan en una base de datos vectorial en lo que llamamos índice.
• Y ahora podemos lanzar consultas que previamente también han sido convertidas en vectores. El motor comprueba entonces la similitud vectorial entre la consulta y cada documento del índice, y ofrece los resultados más parecidos.
• De esta forma el Asistente IA dispone de una fuente de conocimientos fiable y personalizada a partir de la cual puede elaborar contenidos o respuestas en tiempo real.
• Por último probamos nuestro Asistente IA con preguntas y respuestas de ejemplo para asegurarnos de que genera respuestas precisas y útiles, y perfeccionamos el modelo para mejorar el rendimiento y la precisión.

Ahora el asistente está listo para entrar en funcionamiento. Dependiendo del tamaño y la complejidad de la información, será interesante supervisar y mejorar su rendimiento con el tiempo con “Entrenadores IA” humanos.

Ayudar al Asistente IA a decir la verdad

A un nivel más profundo, los embeddings son intrínsecos al entrenamiento y funcionamiento de cualquier modelo como ChatGPT. Pero para el propósito de este post, podemos concluir que la idea detrás de ellos es la siguiente:

1. Crear una biblioteca con información relevante sobre tu negocio.
2. Hacer que un modelo como ChatGPT consulte esa biblioteca cada vez que reciba alguna pregunta relevante, en lugar de usar la librería más general de su pre-entrenamiento.

De esta forma, evitamos que el Asistente IA de tu negocio tenga “alucinaciones” y pueda dar respuestas correctas a cualquier consulta técnica.

Fuente de la imagen: Google Developers.