Priorización de documentos

Introducción

La priorización de documentos es una parte crucial del prompt engineering y RAG (Retrieval-Augmented Generation), ya que permite a los sistemas con LLMs (Modelos de Inteligencia Artificial Generativa) seleccionar y utilizar información relevante y precisa para generar respuestas más efectivas. La elección adecuada de documentos puede mejorar significativamente la calidad del texto generado, reducir errores y aumentar la confianza en las soluciones proporcionadas por el sistema.

Explicación principal

La priorización de documentos implica evaluar y ordenar una lista de fuentes según su relevancia para el contexto dado. Esto es especialmente importante cuando se trabaja con múltiples fuentes, ya que no todas pueden ser igualmente útiles o precisas para la tarea en cuestión.

Ejemplo

Supongamos que estamos trabajando en un sistema RAG que responde preguntas sobre medicina. Tenemos acceso a una base de datos de artículos médicos y guías oficiales del gobierno. En el contexto de una pregunta específica, podríamos recibir una lista de documentos como:

documents = [
    "Guía Oficial: Prevención de Infecciones Hospitalarias",
    "Artículo Científico: Efectividad del Lavado de Manos",
    "Informe Institucional: Uso de Equipamiento de Protección Individual"
]

Para priorizar estos documentos, podríamos considerar factores como la reciente actualización, el nivel de detalle y la relevancia directa con la pregunta. Podríamos entonces ordenarlos en:

sorted_documents = sorted(documents, key=lambda doc: (doc.find("Guía Oficial"), -len(doc)), reverse=True)

En este ejemplo, se prioriza "Guía Oficial" debido a su relevancia directa y reciente actualización.

Bloque de código

A continuación, presentamos un ejemplo más detallado que utiliza una lista de documentos con metadatos para priorizarlos basados en varios criterios:

class Document:
    def __init__(self, title, source, date, relevance_score):
        self.title = title
        self.source = source
        self.date = date
        self.relevance_score = relevance_score

# Lista de documentos con metadatos
documents = [
    Document("Guía Oficial: Prevención de Infecciones Hospitalarias", "Gobierno", 2023, 9.5),
    Document("Artículo Científico: Efectividad del Lavado de Manos", "Revista Médica", 2021, 8.7),
    Document("Informe Institucional: Uso de Equipamiento de Protección Individual", "Instituto de Salud", 2022, 9.2)
]

# Función para priorizar documentos
def prioritize_documents(documents):
    return sorted(documents, key=lambda doc: (doc.relevance_score, -doc.date), reverse=True)

prioritized_docs = prioritize_documents(documents)
for doc in prioritized_docs:
    print(f"Documento Prioritario: {doc.title} ({doc.source}, Fecha: {doc.date}, Puntuación de Relevancia: {doc.relevance_score})")

Errores típicos / trampas

Trampa 1: Falta de diversidad en fuentes

Priorizar solo una fuente puede limitar la calidad y precisión del resultado final. Es importante tener múltiples fuentes para asegurar una variedad de perspectivas.

Trampa 2: No considerar reciente actualización

Las fuentes más recientes pueden contener información crucial que no esté disponible en documentos antiguos, lo cual podría llevar a respuestas desactualizadas o incorrectas.

Trampa 3: No ponderar relevancia directa

Asegúrate de que los documentos con mayor relevancia directa al contexto se prioricen, incluso si son menos recientes. La relevancia es más importante que la actualización en muchos casos.

Checklist accionable

1. Identifica criterios de priorización: Define claramente cuáles son los factores más importantes para priorizar documentos (relevancia directa, reciente actualización, etc.).
2. Implementa un sistema de metadatos: Cada documento debe tener metadatos como fecha de publicación, relevancia y fuente.
3. Use funciones de clasificación: Implementa una función que ordene los documentos según sus metadatos.
4. Asegúrate de diversidad en fuentes: Incluye múltiples fuentes para mejorar la precisión del resultado final.
5. Mantén actualizados tus documentos: Regularmente revisa y actualiza las fuentes utilizadas para mantenerlos relevantes y precisos.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Implementar evaluación continua: Monitorea la eficacia de tu sistema RAG y ajusta la priorización según sea necesario.
• Integrar feedback del usuario: Obtén retroalimentación sobre el resultado final para mejorar aún más la precisión y relevancia de los documentos seleccionados.
• Explorar técnicas avanzadas: Investiga y aplique técnicas como aprendizaje automático para priorizar documentos basándose en patrones de uso.

Siguiendo estos pasos, puedes mejorar significativamente la calidad del texto generado por tu sistema RAG, asegurando que los documentos seleccionados sean precisos, relevantes y de alta calidad.