Identificar las preferencias de color en labiales para un público joven puede marcar la diferencia en el éxito de un lanzamiento en el mercado colombiano. Una solución eficaz para este tipo de análisis es el uso de Retrieval Augmented Generation (RAG), una arquitectura que une la capacidad predictiva de los modelos de lenguaje con la búsqueda precisa de información desde fuentes especializadas.
¿Qué es RAG y para qué sirve?
RAG, por sus siglas en inglés, combina dos enfoques clave: generación de texto mediante modelos de lenguaje avanzados y recuperación de datos desde repositorios personalizados. Gracias a esta combinación, se obtienen respuestas más relevantes y precisas, evitando errores comunes como respuestas inventadas. Entre sus ventajas destacan:
- La posibilidad de responder utilizando fuentes específicas y confiables.
- No requiere entrenar el modelo cada vez que se actualiza la información.
- Ofrece acceso directo a contenido verificado y reciente, asegurando calidad en las respuestas.
¿Cómo opera RAG en la práctica?
El funcionamiento de RAG se basa en conectar un modelo de lenguaje con una base de conocimiento vectorial. El proceso incluye:
- Reunir documentos diversos como PDFs, entradas de Notion, hojas de cálculo o bases de cálculo o bases de datos.
- Dividir esa información en segmentos más pequeños llamados chunks.
- Almacenar estos fragmentos en una base vectorial utilizando embeddings, representaciones numéricas que los modelos pueden interpretar.
Cuando se realiza una consulta, el modelo accede únicamente a esa base de datos vectorial, asegurando que las respuestas se basen en información específica y relevante, como datos sobre tendencias en maquillaje.
¿Cómo aplicar RAG al sector cosmético en Colombia?
En el caso del marketing para labiales, RAG puede ayudar a recopilar datos clave que permitan diseñar productos alineados con las preferencias actuales del público joven. Esto se puede lograr mediante:
- La integración de resultados de encuestas realizadas a consumidoras locales.
- El análisis automatizado de comentarios en redes sociales sobre maquillaje.
- La evaluación de reportes de ventas de productos cosméticos destacados.
Con esta información, las marcas pueden definir colores, estilos y mensajes más efectivos para su audiencia objetivo.
Para quienes quieran profundizar en estas tecnologías, una buena opción es explorar formaciones especializadas como el curso de LLMs ofrecido por Platzi, donde se aborda el potencial de RAG en distintos sectores.
