En el mundo actual, nos encontramos inmersos en una era de avances tecnológicos continuos, donde la inteligencia artificial ha desempeñado un papel fundamental. Este rápido desarrollo de tecnologías innovadoras está redefiniendo la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos.
Gracias a ello, los agentes virtuales alcanzan niveles nunca vistos; son capaces de reconocer y analizar el habla, comprender nuestras intenciones, adaptarse a nuestras preferencias y proporcionarnos respuestas relevantes y contextualmente adecuadas.
Antes de conocer cómo hemos llegado hasta aquí, vamos a abordar unas cuestiones básicas.
¿Qué son los agentes virtuales?
Un agente virtual es un programa diseñado para interactuar con los seres humanos de manera similar a una persona real. O lo que es lo mismo, es capaz de mantener una conversación.
La presencia de agentes virtuales en nuestras vidas se ha vuelto cada vez más común. Los encontramos en diferentes dispositivos y servicios, lo que demuestra la creciente importancia de la interacción humano-máquina y el avance de la tecnología en este campo.
Por ejemplo, los asistentes virtuales como Siri de Apple, Alexa de Amazon y Google Assistant están presentes en nuestros dispositivos móviles, altavoces inteligentes y otros dispositivos conectados. Estos agentes virtuales nos permiten realizar tareas cotidianas simplemente mediante comandos de voz, como hacer preguntas, establecer recordatorios, reproducir música, realizar búsquedas en Internet y controlar dispositivos domésticos inteligentes.
Además de los asistentes virtuales personales, los agentes virtuales se han convertido en una parte integral de los servicios de atención al cliente de muchas empresas. Cuando llamamos a un centro de asistencia, es común interactuar primero con un agente virtual antes de ser transferidos a un agente humano. Estos agentes virtuales están programados para entender y responder preguntas comunes, brindar información relevante y, en algunos casos, resolver problemas de manera eficiente.
La presencia de agentes virtuales en los sitios web no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también puede ayudar a las empresas a ahorrar costes, al automatizar ciertas interacciones con los clientes.
Conceptos clave
Para comprender cómo funcionan los agentes virtuales y cuáles son sus componentes, es importante tener en cuenta los siguientes conceptos:
Inteligencia artificial (IA)
Aprendizaje automático (Machine Learning)
Aprendizaje profundo (Deep Learning):
- Inteligencia artificial (IA): la combinación de algoritmos y programas diseñados para que las máquinas puedan realizar tareas que antes solo podían hacer los seres humanos. Esto implica habilidades como el razonamiento, la resolución de problemas, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje y la toma de decisiones.
- Aprendizaje automático (Machine Learning): una rama de la IA que se enfoca en permitir que las máquinas aprendan y mejoren automáticamente a través del entrenamiento. Esto significa que pueden aprender a realizar tareas sin necesidad de ser programadas específicamente para ellas. Por ejemplo, se puede entrenar un clasificador de animales para reconocer diferentes especies. En este caso, no se enseña al clasificador a distinguir a los animales, sino que el solo aprende a través de ver muchas imágenes y encontrar patrones por el mismo.
- Aprendizaje profundo (Deep Learning): un área del aprendizaje automático que utiliza modelos inspirados en el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. Estos modelos son capaces de aprender representaciones complejas de datos o patrones ocultos, lo que los hace efectivos en tareas más complicadas.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Su objetivo principal es dotar a las máquinas de la capacidad de procesar, comprender e interpretar palabras y textos, permitiendo una comunicación más natural y efectiva entre humanos y máquinas.
El NLP busca superar la barrera del lenguaje humano, una habilidad intrínseca de las personas, y permitir que las máquinas comprendan y utilicen el lenguaje de manera similar a como lo hacemos nosotros. Esto implica no solo reconocer palabras y frases, sino también captar el significado, contexto y matices del lenguaje humano, incluyendo ironías, frases hechas, chistes y varios idiomas.
En el ámbito del aprendizaje automático, el NLP juega un papel fundamental cuando se trabaja con datos de texto. Se utilizan técnicas de NLP para entrenar modelos que puedan comprender y procesar el lenguaje humano de manera automatizada.
El uso de técnicas de NLP en el aprendizaje automático permite a los modelos aprender a realizar tareas relacionadas con el lenguaje humano sin la necesidad de ser programados específicamente para cada caso de uso. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos de texto y extraer patrones y características relevantes que les permitan realizar inferencias y tomar decisiones basadas en el lenguaje humano.
Es importante destacar que a medida que las tareas de procesamiento del lenguaje natural se vuelven más complejas, como la traducción automática, el resumen de texto, la respuesta a preguntas o la conversación generativa, el uso del NLP se combina con otras ramas de la inteligencia artificial, como el deep learning, para lograr resultados más precisos y efectivos.
Embeddings
La representación del lenguaje es fundamental para que las computadoras puedan comprender y procesar el lenguaje humano de manera efectiva. En este sentido, los embeddings juegan un papel fundamental al proporcionar una representación numérica vectorial del lenguaje natural.
Los embeddings son vectores numéricos que se utilizan para representar palabras, frases o incluso textos completos en un espacio vectorial. Estos vectores contienen información sobre el significado y el contexto de las palabras, lo que permite medir la similitud semántica entre ellas.
La idea detrás de estos vectores es capturar las relaciones y asociaciones entre las palabras utilizando técnicas de aprendizaje automático. Al entrenar un modelo de lenguaje con grandes cantidades de texto, el modelo aprende a asignar vectores numéricos a cada palabra de manera que las palabras que comparten similitudes semánticas se representen con vectores cercanos en el espacio vectorial.
Una de las ventajas de los embeddings es que capturan relaciones semánticas y contextuales, lo que significa que palabras con significados similares o que aparecen en contextos similares se representan con vectores cercanos en el espacio vectorial. Por ejemplo, los embeddings pueden capturar la similitud entre las palabras “perro” y “canino” porque comparten un significado similar. De manera similar, las palabras que a menudo aparecen en contextos similares, como “gato” y “ratón”, también pueden tener vectores cercanos debido a su asociación contextual.
Además de capturar similitudes semánticas y contextuales, también pueden realizar operaciones aritméticas en el espacio vectorial para inferir relaciones entre palabras. Por ejemplo, si restamos el vector correspondiente a la palabra “rey” del vector de la palabra “hombre” y sumamos el vector de la palabra “mujer”, el resultado es un vector que se asemeja al vector de la palabra “reina”. Esto demuestra que los embeddings pueden capturar analogías y relaciones entre palabras a través de operaciones vectoriales simples.
Los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) pueden beneficiarse del uso de embeddings pre-entrenados para inicializar sus capas de representación de palabras. Estos, son vectores numéricos que se han entrenado utilizando grandes cantidades de texto en una tarea de lenguaje amplia, como el modelado de lenguaje. Al utilizar estos embeddings pre-entrenados, los modelos de NLP pueden aprovechar el conocimiento lingüístico adquirido previamente y mejorar su rendimiento en tareas específicas.
Una de las principales ventajas de utilizar estos es que ayudan a abordar el desafío de la escasez de datos en tareas de procesamiento del lenguaje natural. Entrenar modelos de lenguaje a partir de cero requiere grandes cantidades de datos de texto anotados, lo cual puede ser costoso y requerir mucho tiempo. En cambio, al utilizar embeddings pre-entrenados, los modelos de NLP pueden beneficiarse del conocimiento adquirido de grandes conjuntos de datos sin tener que pasar por el proceso completo de entrenamiento.
Además, contienen información semántica y contextual sobre las palabras, capturando relaciones y asociaciones entre ellas. Al inicializar las capas de representación de palabras con estos embeddings, los modelos de NLP pueden partir de una base sólida y tener una comprensión más rica del lenguaje desde el principio. Esto puede resultar en un mejor rendimiento en tareas como el análisis de sentimientos, la clasificación de texto, la extracción de información, entre otras.
Bases de datos de vectores
Cuando trabajamos con embeddings en el procesamiento del lenguaje natural u otras tareas de aprendizaje automático, es común tener un gran número de ellos, cada uno con cientos o miles de dimensiones. Para facilitar el almacenamiento y el manejo eficiente, se utilizan bases de datos de vectores.
Las bases de datos de vectores son sistemas diseñados específicamente para almacenar y realizar operaciones en vectores numéricos. Estas bases de datos ofrecen varias ventajas importantes cuando se trata de trabajar con grandes volúmenes de embeddings.
Una de las principales ventajas es la escalabilidad. En el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el tamaño del conjunto de datos tiende a crecer a medida que se recopila más información. Al utilizar bases de datos de vectores para almacenar los embeddings, se pueden agregar o eliminar sin tener que realizar cambios en el resto de los datos almacenados. Esto proporciona flexibilidad y permite manejar conjuntos de datos en constante crecimiento de manera eficiente.
Además, las bases de datos de vectores ofrecen un procesamiento más rápido de grandes volúmenes de datos. Al aprovechar las capacidades de indexación y búsqueda optimizada de estas bases de datos, es posible realizar consultas y recuperar información de manera eficiente, incluso en conjuntos de datos masivos. Esto es especialmente beneficioso cuando se trabaja con aplicaciones que requieren un procesamiento en tiempo real, como la búsqueda de información en tiempo real o la recuperación de documentos similares.
Una de las ventajas más destacadas de indexar los vectores en bases de datos es la capacidad de realizar búsquedas semánticas.
Búsqueda semántica
La búsqueda semántica es una técnica utilizada para encontrar embeddings con significado parecido en un espacio vectorial. Dado que representan el significado y el contexto de las palabras o textos, podemos aprovechar esta representación para medir la similitud semántica entre ellos. En el contexto de los embeddings, medir la similitud semántica se traduce en medir distancias entre vectores.
En un espacio vectorial, como el generado por los embeddings, podemos calcular distancias entre vectores utilizando diferentes medidas, como la distancia euclidiana o la distancia coseno. Estas medidas nos permiten cuantificar el grado de similitud entre dos embeddings en función de la proximidad de sus vectores en el espacio.
Imaginemos que tenemos un embedding nuevo que no está presente en nuestra base de datos. Mediante la búsqueda semántica, podemos encontrar almacenados en la base de datos que tienen el significado más similar a este nuevo. Para ello, comparamos el vector del nuevo embedding con los vectores de los embeddings existentes, y calculamos la distancia entre ellos.
Al buscarlos con el significado más similar, lo que realmente estamos haciendo es encontrar aquellos embeddings cuyos vectores están más cercanos al vector del nuevo en el espacio vectorial. Cuanto menor sea la distancia entre dos vectores, mayor será la similitud semántica entre los embeddings que representan.
Esta capacidad de búsqueda semántica es extremadamente útil en diversas aplicaciones. Por ejemplo, en sistemas de recomendación de contenido, podemos utilizarla para encontrar elementos similares a uno específico, lo que permite ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en el significado y contexto de los embeddings. También se puede aplicar en la búsqueda de información en tiempo real, donde se pueden encontrar documentos o recursos relacionados con un tema específico.
Aplicaciones y casos de uso
En el contexto de los sistemas recomendadores, la búsqueda semántica desempeña un papel fundamental para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios. Tomemos como ejemplo los sistemas de recomendación de Spotify y Netflix. Estos sistemas analizan el historial de escucha o visualización de un usuario y utilizan esa información para sugerir canciones o películas similares que podrían interesarle.
Para ello, el sistema recomendador transforma la canción que se acaba de escuchar o la película que se acaba de ver en un embedding utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje. A continuación, realiza una búsqueda semántica en una base de datos de vectores que contiene embeddings de otras canciones o películas. Al encontrar los embeddings más parecidos a la canción o película de referencia, el sistema puede recomendar canciones o películas similares al usuario.
Es importante destacar que los sistemas recomendadores son más complejos y utilizan diversas métricas y técnicas para mejorar la calidad de las recomendaciones, como la colaboración entre usuarios, el filtrado basado en contenido y el aprendizaje por refuerzo. Sin embargo, la búsqueda semántica a través de embeddings es una de las técnicas clave utilizadas en estos sistemas.
La búsqueda semántica también encuentra aplicaciones en sistemas de preguntas y respuestas, donde el objetivo es proporcionar respuestas relevantes y precisas a las preguntas de los usuarios. En este caso, la base de datos de vectores contendría embeddings de información relacionada con el tema sobre el cual se desea preguntar.
Cuando un usuario plantea una pregunta, el sistema de preguntas y respuestas transforma la pregunta en un embedding utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje. Luego, realiza una búsqueda semántica en la base de datos de vectores para encontrar los embeddings más cercanos a la pregunta.
Los resultados o embeddings obtenidos representan el contexto que puede ayudar a responder la pregunta del usuario. Dependiendo de la complejidad del sistema de preguntas y respuestas, se pueden aplicar técnicas adicionales, como la extracción de información relevante de los documentos asociados a los embeddings encontrados, la generación de respuestas o la evaluación de la calidad de las respuestas obtenidas.
Modelos generativos
Los modelos generativos son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se entrenan con grandes cantidades de datos y tienen la capacidad de generar nuevos ejemplos o muestras a partir de un input. A diferencia de otros modelos que eligen una de las muestras existentes, los modelos generativos tienen la capacidad de generar nuevas muestras con ligeras variaciones.
Estos modelos generativos se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje profundo, aprenden a capturar las características y patrones de los datos de entrenamiento, de manera que puedan generar nuevos ejemplos que se asemejen a los datos originales.
Un ejemplo común de la aplicación de modelos generativos es la generación de imágenes realistas. Estos modelos se entrenan con una gran cantidad de imágenes, como cientos de millones de fotos, y luego se utilizan para generar nuevas imágenes a partir de un input, que puede ser una descripción textual.
Por ejemplo, se puede proporcionar al modelo una descripción escrita de una foto deseada y el modelo generativo es capaz de generar una imagen que coincide con esa descripción. La imagen generada no es idéntica a ninguna imagen específica del conjunto de entrenamiento, sino que es una nueva imagen creada por el modelo, pero que se ajusta a las características y estilos aprendidos durante el entrenamiento.
Modelos de lenguaje
Los modelos generativos de lenguaje son un tipo de modelo que se utiliza para generar secuencias de texto coherentes y significativas. Estos modelos capturan la relación y los patrones del lenguaje mediante el entrenamiento con grandes cantidades de datos de texto, como palabras, oraciones, conversaciones, preguntas y respuestas, entre otros.
Estos modelos se basan en arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales recurrentes (RNN) o las transformers, para aprender la estructura y las reglas del lenguaje. Se entrenan utilizando técnicas de optimización, como el aprendizaje supervisado o el aprendizaje por refuerzo, dependiendo del propósito del modelo.
Aplicaciones de los modelos de lenguaje
Los modelos de lenguaje tienen diferentes propósitos y se entrenan en función de lo que se desea lograr con ellos. Algunos ejemplos de propósitos comunes son:
- Predicción de palabras o completado de oraciones: Estos modelos son capaces de generar palabras o completar oraciones en función del contexto anterior. Pueden predecir la siguiente palabra en una oración o generar texto coherente y continuo.
- Traducción automática: Los modelos de lenguaje también se utilizan en la traducción automática, donde se entrenan para generar texto en un idioma de destino a partir de un texto en un idioma de origen.
- Resumen de texto: Estos modelos pueden generar resúmenes concisos y coherentes de textos más largos, capturando las ideas principales y eliminando información redundante.
- Respuesta a preguntas: Los modelos de lenguaje también se emplean en sistemas de preguntas y respuestas, donde se entrenan para generar respuestas relevantes y precisas basadas en una pregunta dada.
- Interacción conversacional: Algunos modelos de lenguaje se diseñan para tener interacciones conversacionales más naturales. Pueden llevar a cabo diálogos, responder preguntas de manera contextual y mantener una conversación coherente con los usuarios.
Para entrenar los modelos de lenguaje, se utilizan grandes conjuntos de datos de texto que abarcan una amplia variedad de dominios y estilos de lenguaje. Estos conjuntos de datos pueden incluir libros, artículos, páginas web, conversaciones, redes sociales y mucho más. El modelo aprende a capturar la estructura, el contexto y los patrones lingüísticos presentes en estos datos.
Después de ahondar en cuestiones más técnicas, podemos decir que los agentes virtuales son un sistema de inteligencia artificial basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y en grandes modelos de lenguaje (LLM) que se entrena para poder mantener una conversación en tiempo real y proporcionar respuestas coherentes en función del conocimiento que ha adquirido durante su entrenamiento.
Langchain
Langchain es un entorno de desarrollo diseñado para aprovechar todo el potencial de los modelos de lenguaje en la creación de aplicaciones. Su objetivo principal es permitir la combinación de diferentes modelos de lenguaje y herramientas, así como conectarlos con fuentes de datos externas y otras herramientas, con el fin de potenciar el poder y la utilidad de los modelos de lenguaje en diversas aplicaciones.
Langchain también ofrece la posibilidad de conectar con fuentes de datos externas, lo que amplía el alcance y la calidad de la información disponible para los modelos de lenguaje. Esto permite que las aplicaciones basadas en Langchain puedan acceder a bases de datos, APIs, sitios web, repositorios de documentos u otras fuentes de datos relevantes para enriquecer la generación de contenido o la respuesta a preguntas.
Conclusión
En definitiva, los agentes virtuales son el resultado del uso de tecnologías avanzadas como los embeddings, el NLP, los modelos generativos y los modelos de lenguaje, entre otras.
Gracias al desarrollo de estas tecnologías, han sido ampliamente explorados en una variedad de casos de uso y aplicaciones, y todavía hay mucho por descubrir y desarrollar. Estos compañeros virtuales han encontrado utilidad en diversos ámbitos, como el servicio al cliente, la asistencia en el hogar, la atención médica, la educación, la traducción automática, la generación de contenido y mucho más. Su versatilidad y capacidad de adaptación les permiten desplegarse en una amplia gama de entornos y desempeñar múltiples roles. Por lo que podemos decir que, gracias a su capacidad de asistencia personalizada, los agentes virtuales nos brindan una experiencia más eficiente y satisfactoria en nuestro día a día, desempeñando un papel importante en nuestro mundo cada vez más digitalizado.
