Orquestación

La capa de orquestación desempeña un papel fundamental en las soluciones de generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), actuando como el sistema de control que gestiona la forma en que interactúan los diferentes componentes de la solución. En un pipeline de RAG típico, la capa de orquestación coordina la recuperación de datos o documentos relevantes y garantiza que estos datos se pasen al modelo de generación (a menudo, un modelo de lenguaje grande o LLM). De esta manera, la capa de orquestación no solo mejora la precisión de las respuestas, sino que también garantiza que sean contextuales y estén respaldadas por datos.

Para las soluciones menos personalizadas que solo aprovechan las capacidades nativas de watsonx Assistant o Watsonx Orchestrate con Elastic Search o watsonx.data, la capa de orquestación está integrada en los productos y no es un aspecto de la solución que deba modificarse. Sin embargo, para sistemas más avanzados o personalizados, existen opciones listas para usar respaldadas por IBM, así como opciones personalizadas de código abierto.

NeuralSeek simplifica la capa de orquestación para la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) al automatizar las conexiones entre múltiples bases de conocimiento y más de 40 modelos de lenguaje (LLM). A través de su plataforma mAIstro, los usuarios pueden crear flujos de trabajo escalables respaldados por LLM sin programación, al tiempo que se benefician de los controles corporativos, la supervisión humana y el control dinámico de versiones.

Las características clave de orquestación incluyen:

Gobernanza completa mediante paneles ejecutivos para monitorear el rendimiento del sistema, la generación de respuestas y la configuración. Protección contra inyección de instrucciones y contenido dañino con limpieza automatizada y detección y eliminación de PII. Compatibilidad con varios idiomas y traducción automática para consultas multilingües. Integración fluida con Watson Assistant y otras herramientas, generando acciones automáticamente e indexando pares de preguntas frecuentes. Intercambio instantáneo entre LLM, lo que garantiza flexibilidad y control sin necesidad de reconfiguraciones. NeuralSeek proporciona una solución de orquestación integral para escalar y gestionar implementaciones complejas de RAG de manera eficiente.

Para obtener más información, comenzar y todo lo demás sobre Neural Seek, consulte la documentación de orientación de Neural Seek

Si bien Neural Seek es una opción pulida y lista para usar, LlamaIndex y LangChain ofrecen poderosas alternativas de código abierto para aquellos que buscan más personalización y control sobre su orquestación de RAG.

LlamaIndex: este marco permite la orquestación flexible de los procesos de recuperación y generación de datos al ofrecer modularidad y extensibilidad. Con Llama Index, los desarrolladores pueden experimentar con diferentes métodos de recuperación, definir sus propias estrategias de fragmentación de documentos y conectar varias fuentes de datos para adaptar la orquestación a sus necesidades únicas. Es muy adaptable y permite un control detallado, lo que lo convierte en una excelente opción para organizaciones que quieren profundizar en soluciones personalizadas.

Para obtener más información sobre cómo comenzar y todo lo demás acerca de Llama Index, consulte el sitio de LlamaIndex

LangChain: LangChain es otro marco de orquestación de código abierto diseñado para integrar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas. Proporciona una suite de herramientas para gestionar el flujo entre los sistemas de recuperación y los LLM, lo que ayuda a automatizar flujos de trabajo complejos en soluciones de RAG. LangChain también admite múltiples integraciones, incluidos modelos que no son de IBM, lo que lo convierte en una opción más versátil para entornos híbridos que utilizan diversas herramientas y servicios de IA.

Para obtener más información sobre cómo comenzar y todo lo demás relacionado con LangChain, consulte el sitio de LangChain