La calidad de las respuestas en aplicaciones de inteligencia artificial es vital para asegurar la satisfacción del usuario, especialmente en asistentes basados en chat utilizados en recursos humanos. Amazon Bedrock ha introducido una solución innovadora que promete mejorar significativamente esta calidad combinando retroalimentación de usuarios con técnicas de «few-shot prompting».
El modelo, conocido como Amazon Titan Text Embeddings v2, genera representaciones semánticas de las consultas. Esto permite identificar ejemplos similares para crear respuestas más precisas y personalizadas. El enfoque destaca el uso iterativo de retroalimentación de usuarios para mejorar la alineación y robustez de las respuestas de la IA.
En la implementación, se utilizó un conjunto de datos de retroalimentación pública para demostrar la efectividad del modelo. A través de muestreo y similitud semántica, se logró un aumento del 3.67% en las puntuaciones de satisfacción del usuario.
Los pasos clave incluyeron la recolección de datos de retroalimentación, creación de embeddings y el uso de ejemplos en un sistema de poco disparo. Se validaron mejoras en la calidad de las respuestas mediante pruebas estadísticas.
Amazon Bedrock ofrece múltiples beneficios: gestión de infraestructura nula, modelo de pago por uso, seguridad empresarial y fácil integración con aplicaciones existentes. Esto no solo mejora el desempeño de los asistentes de IA, sino que también reduce riesgos de malentendidos y posibles tickets en atención al cliente.
A pesar de los logros, existen limitaciones en aplicaciones de dominio cerrado donde la retroalimentación puede ser escasa, lo que dificulta las optimizaciones. Futuras posibilidades incluyen expandir el sistema a varios idiomas y mejorar la gestión del contexto, lo que promete un avance significativo en la interacción efectiva de la inteligencia artificial con los usuarios.
