Hilo de 宝玉 (@dotey)

Una explicación sencilla y fácil de entender sobre las diferencias entre LLM, RAG y agentes de IA. A continuación, la traducción del tuit original: Finalmente entiendo la diferencia entre LLM, RAG y agentes de IA. Durante los últimos dos años, he estado desarrollando sistemas de IA verdaderamente prácticos. Ahora, por fin lo entiendo: LLM (Modelo de Lenguaje Grande), RAG (Aumento de Recuperación) y Agentes de IA no son tecnologías que compitan entre sí, sino tres capas que constituyen el mismo sistema inteligente de IA. Muchas personas las utilizan incorrectamente, tratándolas como herramientas mutuamente excluyentes. --- El modelo de lenguaje a gran escala es el "cerebro". LLM es como el cerebro de la IA; puede pensar, escribir y comprender el lenguaje. Pero aquí está el problema: está congelado en un momento determinado. Por ejemplo, el conocimiento de GPT-4 se extiende hasta el día en que finalizó su entrenamiento. Si le preguntas qué pasó ayer en las noticias, simplemente se lo inventaría. Los modelos de lenguaje grandes son inteligentes, pero no entienden lo que está sucediendo "ahora". --- RAG es la "memoria" de la IA. Aquí es donde entra en juego RAG (Generación Aumentada por Recuperación); es como dotar al cerebro de "memoria externa". Cuando formulas una pregunta, RAG primero buscará en bases de datos o documentos externos para recuperar información relevante y luego la incorporará al modelo de lenguaje general como contexto. De esta forma, el modelo originalmente estático de repente "cobró vida": - Últimos datos disponibles - Existen hechos reales - No es necesario volver a entrenar el modelo en absoluto. Lo más importante es que la precisión mejoró de inmediato. Los grandes modelos de lenguaje ya no dependen de conjeturas basadas en la memoria; ahora razonan a partir de información recuperada en tiempo real. Incluso se puede rastrear qué documentos se utilizaron para cada respuesta. --- Los agentes de IA son la "fuerza motriz" de la IA. Si bien los LLM pueden pensar y los RAG pueden proporcionar datos nuevos, ambos carecen de capacidades de acción reales. Aquí es donde entran en juego los agentes de IA. Estos crean un bucle de control alrededor del modelo de lenguaje a gran escala: - Establecer objetivos - Pasos de planificación - Ejecución - Revisión y reflexión Los agentes de IA no solo sirven para responder preguntas; pueden investigar temas de forma autónoma, recopilar datos, redactar informes e incluso enviar correos electrónicos por usted, todo ello en un proceso totalmente automatizado. --- La verdadera IA de nivel de producción requiere el uso efectivo y simultáneo de estos tres elementos. Muchas demostraciones impresionantes de IA simplemente utilizan LLM (Modelo de Aprendizaje Limitado) con indicaciones sofisticadas. Sin embargo, los sistemas de IA verdaderamente prácticos suelen combinar estos tres elementos: - El máster en Derecho (LLM) proporciona habilidades de razonamiento y pensamiento. RAG garantiza que el conocimiento sea preciso y esté actualizado. Los agentes inteligentes de IA proporcionan capacidades de acción y toma de decisiones. --- ¿Cómo elegir entre estos tres? - Utilice únicamente LLM Si necesitas tareas puramente lingüísticas, como escribir, resumir o explicar. - LLM + RAG Si necesita responder preguntas que impliquen documentos específicos, manuales técnicos o conocimientos específicos del dominio, y necesita asegurarse de que sus respuestas sean precisas. - Agente inteligente LLM + RAG + IA: Si necesita una acción verdaderamente autónoma, como que el sistema tome sus propias decisiones, ejecute tareas y gestione procesos complejos. --- El futuro de la IA no reside en elegir un único enfoque, sino en cómo construir estas tres capas conjuntamente. Recuerda esta fórmula: - LLM es responsable del pensamiento RAG es responsable del conocimiento Los agentes de IA son responsables de la acción. Un verdadero sistema inteligente de IA es aquel en el que estos tres elementos trabajan juntos para formar una arquitectura inteligente completa.