Airbus prueba IA generativa en modo RAG

El fabricante aeronáutico compartió su proyecto de IA generativa en RAG en la Cumbre AWS 2024 en París. El equipo de Airbus GenAIR se centra en el tema, probando primeros casos de uso de IA personalizada, adaptándose a su actividad y sus necesidades.

PublicidadPara explorar los usos potenciales de la IA generativa, Airbus creó GenAIR, una estructura transversal restringida, organizada en torno a cuatro temas: seguimiento tecnológico, IA responsable, gestión de la demanda en este ámbito entre los fabricantes y, finalmente, estrategia e implementación. Y para avanzar rápidamente en el tema con este equipo aún pequeño, el fabricante optó por una colaboración con AWS Prototyping, en el modelo de co-construcción.

Airbus, presente en la Cumbre AWS 2024 de París el 3 de abril, llevó a cabo una primera PoC en 5 semanas en junio de 2023. Comenzamos con una solución basada en nuestra plataforma de chatbot, alojada en AWS, para el soporte operativo del equipo, dice Nasser Guesmia, director de IA y análisis avanzado dentro de la división de gestión de información y digital de Airbus. Y lo ampliamos para generar respuestas. Para garantizar que sean relevantes, actualizados y adaptados a sus necesidades específicas, Airbus quería un modelo LLM personalizado y recurrió a la opción RAG (generación aumentada de recuperación). En comparación con otras soluciones, ofrecería, según el fabricante, una mejor relación entre simplicidad de ejecución (sin reentrenamiento del modelo, sin modificación de los parámetros, menos alucinaciones) y un buen nivel de sofisticación de los resultados.

LLM de código abierto

La elección del industrial recayó en particular en la IA, que considera LLM responsables y de código abierto. Airbus ya utilizaba Kendra, el motor de búsqueda semántica basado en aprendizaje automático de AWS, para la recuperación de información. Completó el entorno RAG con un marco Langchain para orquestación (búsqueda de similitudes en la base de conocimiento vectorial) y aumento de contexto, y finalmente el modelo Falcon 40B LLM de código abierto para generación de contenido. Entre los casos de uso identificados por GenAIR y AWS se encuentran la consulta de un corpus de documentación técnica empresarial, la asistencia para la redacción de requisitos técnicos, resúmenes de intercambios técnicos, pero también la asistencia para la gestión de requisitos para el diseño industrial, por ejemplo.

Trabajamos de forma muy ágil, especialmente con las líneas de negocio, insiste Nasser Guesmia, jefe de IA y análisis avanzado del equipo de gestión digital y de la información de Airbus. (Foto ED)

Para su PoC, Airbus también se basó en el motor Opensearch y Comprehend NLP de Amazon para la anonimización de la búsqueda, Langchain para el aumento y Llama 2 y Mistral para la generación. Los datos de entrada, en su mayoría no estructurados, se vectorizan e indexan para enriquecer el modelo. Trabajamos de forma muy ágil, sobre todo con los profesionales, insiste Nasser Guesmia. Estábamos muy ansiosos por recibir sus comentarios y regularmente colocamos el aspecto real de IA del proyecto en segundo plano para obtener comentarios de los usuarios.

PublicidadUna infraestructura as-code para futuros proyectos RAG

Entre las primeras reacciones de este proyecto piloto, Nasser Guesmia insiste en el imprescindible mantenimiento del nivel de seguridad en una actividad como la de Airbus, pero también en la importancia de definir una infraestructura as-code para duplicar la arquitectura de otros proyectos RAG.

Para mantener el control del proyecto, el equipo GenAIR no dudó en seguir breves cursos de formación sobre determinados aspectos de la IA generativa que no entendía lo suficiente. Hasta la fecha, sin embargo, Airbus todavía destaca algunos inconvenientes en el uso de la tecnología, en cuanto a la posibilidad de evaluar los resultados o la capacidad real de escalar el proyecto. Y hay preguntas más serias sobre el ajuste de la solución, su rendimiento o incluso el desarrollo de un RAG más avanzado.