Microsoft Copilot Studio vs. RAG estándar: ¿Qué Enfoque Elegir?

¿Qué es un RAG?

RAG (Retrieval Augmented Generation) es una técnica que combina la potencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM) con la capacidad de buscar información específica en bases de datos.

¿Cómo funciona?

De forma resumida, un RAG consta de los siguientes elementos:

• Consulta: Un usuario hace una pregunta.
• Búsqueda: El sistema busca en una base de conocimiento la información más relevante.
• Generación: Un LLM utiliza esa información para generar una respuesta coherente y precisa.

Una arquitectura RAG permite a los modelos de IA brindar respuestas más informativas y actualizadas sin necesidad de reentrenar un modelo. Es similar a un motor de búsqueda integrado en un chatbot, pero con la capacidad de generar texto de forma creativa.

¿Qué opciones existen a la hora de implementar un RAG?

Las opciones para desarrolladores y empresas se han diversificado. Microsoft Copilot Studio, presentado como una plataforma de “RAG as a Service” de “low code”, promete revolucionar la forma en que se implementan estos sistemas. Por otro lado, los enfoques estándar basados en APIs, bibliotecas como LangChain y arquitecturas personalizadas siguen siendo una opción sólida para equipos técnicos. Pero, ¿cuál es la mejor opción para tu caso de uso?

En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre Microsoft Copilot Studio y los sistemas RAG estándar, analizando rapidez de desarrollo, costos de mantenimiento, limitaciones técnicas y compatibilidad con otros servicios.

Enfoque 1: Microsoft Copilot Studio (RAG as a Service y bajo código)

Microsoft Copilot Studio es una herramienta de desarrollo que permite a los usuarios crear aplicaciones de inteligencia artificial integradas con datos corporativos mediante interfaces intuitivas y sin necesidad de grandes conocimientos técnicos. Este enfoque se basa en:

• Integraciones nativas: Microsoft Copilot Studio está diseñado para integrarse directamente con el ecosistema de Microsoft, como Azure Cognitive Search, Microsoft Graph y Office 365.
• Plantillas predefinidas: Permite configurar sistemas RAG con plantillas que simplifican tareas comunes como la conexión a bases de datos o la construcción de flujos de consulta.
• Interfaz de bajo código: Los desarrolladores no necesitan construir infraestructuras complejas ni escribir extensos fragmentos de código. Todo se maneja a través de una interfaz gráfica que facilita la configuración y la gestión.
• Seguridad integrada: Gracias a su integración con Azure, Microsoft Copilot Studio ofrece medidas de seguridad avanzadas para proteger datos corporativos sensibles.
• Limitaciones técnicas: Actualmente, Microsoft Copilot Studio está restringido al uso de modelos proporcionados por Azure OpenAI, lo que limita las opciones de personalización. Además, tiene un límite de tokens por prompt (dependiendo del modelo, generalmente hasta 8,000 tokens), lo que podría ser insuficiente para casos de uso más complejos.

Enfoque 2: RAG Estándar (APIs, LangChain y arquitecturas personalizadas)

El enfoque estándar para construir sistemas RAG implica el uso de bibliotecas como LangChain, combinadas con APIs de modelos de lenguaje (como OpenAI o Hugging Face) y arquitecturas personalizadas para extraer, procesar y servir información. Este enfoque es altamente flexible, pero también presenta más desafíos.

• Flexibilidad total: Este método permite una personalización completa, desde la elección de la infraestructura en la nube hasta el diseño de flujos de trabajo.
• Mayor control y flexibilidad: El uso de estas herramientas se traduce en la capacidad de personalizar la recuperación de información, la generación de respuestas y la interacción con los modelos. Además, su flexibilidad inherente facilita la adaptación del sistema a diferentes tipos de datos y necesidades específicas, optimizando así los resultados obtenidos.
• Requiere experiencia técnica: Este enfoque demanda conocimientos sólidos de desarrollo, desde cómo funcionan los embeddings hasta el despliegue en entornos productivos.
• Mayor tiempo de desarrollo: Crear y mantener un sistema RAG desde cero puede ser un proceso lento y propenso a errores.
• Limitaciones técnicas: Aunque los sistemas RAG estándar ofrecen mayor flexibilidad, también están limitados por las capacidades de los modelos de lenguaje utilizados. Por ejemplo, los modelos GPT-4 o equivalentes también tienen límites de tokens (hasta 32,000 en las versiones más avanzadas) y pueden incurrir en costos altos por procesamiento. Además, la compatibilidad con modelos de terceros puede requerir configuraciones complejas.

Comparativa

Aspecto	Microsoft Copilot Studio	RAG Tradicional
Facilidad de uso	Diseñado para usuarios sin experiencia técnica.	Requiere conocimiento avanzado de IA y desarrollo.
Rapidez de desarrollo	Muy rápido gracias a plantillas y automatización.	Más lento, el desarrollo se hace con código.
Flexibilidad	Limitada a las capacidades del ecosistema de Microsoft.	Total, permite cualquier integración y personalización.
Costos iniciales	Bajos, especialmente si ya usas servicios de Microsoft.	Altos, debido a la infraestructura y desarrollo requerido.
Costos de mantenimiento	Bajos, Microsoft gestiona actualizaciones e infraestructura.	Altos, el equipo debe gestionar todo el ciclo de vida del sistema.
Compatibilidad	Sencilla, principalmente con servicios de Microsoft.	Alta, compatible con cualquier proveedor o tecnología, pero más compleja.
Escalabilidad	Fácil, pero dentro del ecosistema de Azure.	Puede ser más compleja, pero más flexible.
Limitaciones técnicas	Límites de tokens en prompts (hasta 8,000) y dependencia de modelos Azure.	Mayor número de tokens y de modelos disponibles.

Conclusiones

La elección entre Microsoft Copilot Studio y un enfoque estándar depende en gran medida de tus necesidades y capacidades:

• Microsoft Copilot Studio es ideal para empresas que ya están integradas en el ecosistema de Microsoft y buscan soluciones rápidas, seguras y de bajo mantenimiento.
• RAG Estándar es la opción para organizaciones que necesitan flexibilidad total y tienen un equipo con la experiencia técnica necesaria para construir y mantener sistemas personalizados.

Si buscas innovar rápidamente y minimizar costos, Microsoft Copilot Studio puede ser el camino. Pero si necesitas control absoluto y escalabilidad fuera del ecosistema de Microsoft, el enfoque estándar sigue siendo una excelente elección. ¿Y tú qué enfoque prefieres?