ANÁLISIS

Procesamiento del lenguaje natural: ¿por qué es una tecnología con gran presente y un futuro sin límites?

No quedan dudas de que el procesamiento del lenguaje natural se encuentra en su momento más prolífico y de mayor notoriedad en el orbe
TECNOLOGÍA - 26 de Marzo, 2024

En el fascinante universo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (NLP, sigla en inglés) surgen nuevas tecnologías que vienen a revolucionar la forma en que las máquinas comprenden y generan lenguaje.

NLP se centra actualmente en entender contextos, matices emocionales y conceptos complejos en el lenguaje humano. Desde chatbots hasta traducción automática, esta tecnología se convirtió en tiempo récord en la columna vertebral de muchas aplicaciones que mejoran la eficiencia y la experiencia del usuario.

No quedan dudas de que el procesamiento del lenguaje natural se encuentra en su momento más prolífico y de mayor notoriedad, superando la simple comprensión de palabras. ¿Cuáles son las herramientas estrella de esta nueva instancia que viene a replantear y a subir la vara?

Desde su aparición, Langchain se posicionó como una potente herramienta de código abierto ("open source framework") que juega un papel crucial en la intersección entre documentos e información externa y modelos de lenguaje natural, como los creados por ChatGPT.

Esta plataforma fue diseñada para superar las limitaciones que podrían tener esos modelos de lenguaje natural en sus inicios, en términos de acceso a información externa como documentos PDF, archivos de texto, bases de datos, videos y más.

RAG (sigla por Retrieval-Augmented Generation) representa un salto impresionante en la generación de contenido. A diferencia de los modelos de generación de texto tradicionales, esta herramienta fusiona la capacidad de recuperación de información con la generación de texto. Esto significa que las máquinas no solo pueden crear contenido original, sino también recuperar y sintetizar información relevante de una manera coherente y contextual.

ChatGPT popularizó la inteligencia artificial generativa.

Nueva etapa en la comprensión del lenguaje

A medida que estas tecnologías avanzan, el futuro de la interacción humano-máquina se vislumbra emocionante. Desde aplicaciones empresariales más eficientes hasta experiencias de usuario más personalizadas, la sinergia de NLP, Langchain y RAG allanan el camino hacia una era donde las máquinas comprenden nuestro lenguaje, y también lo utilizan de manera significativa y contextual.

La conjunción de NLP, Langchain y RAG promete ser una combinación poderosa: Langchain facilita la comunicación entre sistemas NLP en diferentes idiomas, mientras que RAG potencia la generación de contenido de manera más informada y contextual. Se puede imaginar así un asistente virtual capaz de comprender y responder en múltiples idiomas, generando contenido relevante y personalizado en tiempo real.

Esta alianza tecnológica ofrece diversas aplicaciones: puede emplearse en asistentes virtuales multilingües, permitiéndoles comprender y responder en varios idiomas de manera contextual. En el ámbito de la traducción automática, mejora la calidad y contextualización de las traducciones, adaptándolas a sutilezas lingüísticas.

Además, beneficia la generación de contenido contextual en aplicaciones como redacción automática, resúmenes y creación de informes. En el sector de servicio al cliente, fortalece la capacidad de comprensión y respuesta de chatbots y sistemas automatizados, lo que habilita interacciones más efectivas y personalizadas. Además, en la industria de la información y noticias, la combinación se utiliza para generar historias automatizadas más ricas y contextualizadas.

En el ámbito empresarial los usos parecen muy promisorios, ya que son varias las organizaciones que han aprovechado el procesamiento del lenguaje natural para mejorar distintos aspectos, demostrando la versatilidad de estas tecnologías en áreas como comunicación, análisis legal, atención al cliente, feedback de clientes, motores de búsqueda, educación y soporte interno.

Con este poder innovador se debe asumir una responsabilidad crítica. Es imprescindible que los desarrolladores y las empresas aborden y afronten los desafíos éticos, como la privacidad y el sesgo algorítmico, para garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera responsable y beneficiosa para la sociedad.

Mariana Navarro

NLP, Langchain y RAG lideran una revolución en la comprensión y generación del lenguaje. A medida que estas tecnologías se apliquen de forma más masiva, mayor será el impacto, los resultados y las posibilidades que se generen.

(*) Desarrolladora backend en Devify de Ingenia.

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