Recuperación de Información Mejorada con Alfresco y Modelos de IA Privados

Hyland ha desarrollado soluciones que integran su repositorio de documentos Alfresco con modelos generativos de inteligencia artificial (IA) desplegados localmente. Estas soluciones mejoran la recuperación de información mediante la técnica de Generación Aumentada con Recuperación (RAG). Lo que permite que la IA proporcione respuestas más precisas y relevantes basadas en los documentos de la organización.

¿Qué es RAG y cómo funciona?

RAG (Generación Aumentada con Recuperación) mejora las respuestas de la IA al incorporar datos recuperados de fuentes específicas. En este caso, Alfresco es el repositorio central de documentos. Cuando se formula una pregunta, el sistema usa la IA para analizar y comprender la consulta, luego busca en los documentos almacenados en Alfresco para recuperar la información relevante, que se utiliza para generar una respuesta precisa.

Funcionamiento de la Solución

1. Pregunta: El usuario formula una pregunta.
2. Recuperación de Documentos: Alfresco busca los documentos más relevantes para la pregunta, utilizando búsqueda por relevancia o técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
3. Generación de Respuesta: Con el texto de los documentos recuperados, se crea una instrucción detallada para la IA, que genera una respuesta precisa y contextualizada.
4. Respuesta: Esta solución presenta la respuesta al usuario, incluyendo enlaces a los documentos utilizados para construir esa respuesta.

Ejemplos de funcionamiento

Sin RAG

• Pregunta: «¿Cuál es la política de vacaciones de la empresa?»
• Respuesta: «La política de vacaciones de la empresa generalmente permite a los empleados tomar un cierto número de días libres al año, dependiendo de su antigüedad y posición.»

Con RAG

• Pregunta: «¿Cuál es la política de vacaciones de la empresa?»
• Respuesta: «Según el documento ‘Política de Recursos Humanos 2023’ almacenado en Alfresco, los empleados tienen derecho a 20 días de vacaciones anuales, aumentando a 25 días después de cinco años de antiguedad.»

Beneficios de la Integración

• Precisión Mejorada: La inclusión de datos específicos recuperados de Alfresco asegura que las respuestas sean precisas y basadas en la documentación oficial de la empresa.
• Eficiencia Operativa: Los empleados pueden obtener respuestas rápidas y precisas a sus consultas sin tener que buscar manualmente en los documentos.
• Seguridad y Privacidad: Al estar desplegado localmente, el sistema asegura que los datos sensibles de la empresa no salgan de la infraestructura segura de la organización.

Conclusión

La integración de un modelo de IA con Alfresco junto con el uso de generación aumentada representa un avance significativo en la gestión y recuperación de la información. Hyland, al implementar esta solución, ofrece a las organizaciones una herramienta preparada para mejorar la eficiencia y precisión en la obtención de respuestas a partir de su repositorio documental. Esta innovación no solo optimiza el flujo de trabajo, sino que también asegura que la información se maneje de manera segura y efectiva dentro del entorno corporativo.

Artículo escrito por Ángel Borroy , Developer Evangelist at Hyland.

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