Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han transformado la generación de texto, ofreciendo respuestas que emulan de forma sorprendente las interacciones humanas. Sin embargo, enfrentan un problema significativo conocido como «alucinación», donde los modelos generan respuestas que, aunque parecen convincentes, son incorrectas desde el punto de vista factual. A pesar del entrenamiento con vastos volúmenes de datos, los LLMs a menudo carecen de información contextual específica y actualizada, lo que resulta en respuestas imprecisas, especialmente en contextos empresariales.
Para mitigar estas alucinaciones, las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) buscan anclar los LLMs en datos relevantes durante el proceso de inferencia. Aun así, estos modelos pueden producir salidas no deterministas, inventando información incluso con datos fuentes precisos. Este riesgo es especialmente alto para organizaciones en sectores críticos como salud, finanzas o servicios legales, donde la desinformación puede provocar problemas legales y pérdida de confianza.
Con el fin de abordar estos desafíos, una nueva solución ha sido desarrollada, combinando la versatilidad de los LLMs con la fiabilidad de respuestas verificadas. Esta solución utiliza los servicios de Amazon Bedrock, integrando las Bases de Conocimientos de Amazon Bedrock para almacenar, buscar y recuperar información específica de una organización, junto con los Agentes de Amazon Bedrock, que permiten la creación de asistentes de inteligencia artificial. Similar a cómo los equipos de atención al cliente usan respuestas predefinidas para consultas frecuentes, esta solución primero verifica si una pregunta coincide con respuestas ya verificadas antes de permitir que el LLM genere una nueva.
La arquitectura se basa en un «caché semántico verificado», que emplea la API de Recuperación de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, reduciendo alucinaciones, mejorando la latencia y disminuyendo costos. Este caché actúa como una capa intermedia entre el usuario y los Agentes de Amazon, almacenando pares de preguntas y respuestas verificadas.
Cuando los usuarios presentan consultas, se evalúa su similitud semántica con preguntas existentes en la base de conocimiento. Si hay coincidencias, se devuelve la respuesta verificada sin llamar al LLM. En caso de coincidencias parciales, las respuestas verificadas guían al LLM, mejorando la precisión y consistencia. Cuando no hay coincidencias, el sistema recurre al procesamiento estándar del LLM.
Los beneficios de este enfoque incluyen la reducción de costos operativos al limitar las invocaciones del LLM, mejorando la precisión de las respuestas gracias a los datos verificados y reduciendo la latencia a través de la recuperación directa de respuestas almacenadas. A medida que la base de datos de preguntas y respuestas crece, la solución se vuelve más eficiente y confiable en la gestión de consultas.
La implementación de esta técnica promete una notable mejora en la precisión, tiempos de respuesta más cortos y ahorro de costos significativo. La integración de un caché semántico con los LLMs ofrece un camino robusto hacia aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, asegurando que tanto los nuevos desarrolladores de IA como los profesionales experimentados cuenten con herramientas eficaces para su labor.
