Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han transformado profundamente la forma en que las máquinas pueden generar texto con una apariencia casi humana. Sin embargo, enfrentan un obstáculo importante: el fenómeno de la «alucinación», donde producen respuestas plausibles pero incorrectas. Aunque estos modelos se entrenan con grandes volúmenes de datos, suelen carecer de información específica y actualizada de las organizaciones, lo cual es fundamental para brindar respuestas precisas, especialmente en entornos empresariales.
Las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) buscan mitigar este problema afianzando los LLMs en datos relevantes durante la inferencia. Sin embargo, incluso con materiales de origen precisos, los modelos pueden generar respuestas no deterministas o incluso inventar datos, lo que representa un riesgo significativo para las organizaciones en sectores críticos como la salud, finanzas o servicios legales. Las alucinaciones no solo pueden generar desinformación, sino también problemas legales y pérdida de confianza de los usuarios.
Para enfrentar estos desafíos, se ha desarrollado una solución innovadora que integra la flexibilidad de los LLMs con la fiabilidad de respuestas verificadas. Esta solución utiliza los servicios de Amazon Bedrock: las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, que facilitan el almacenamiento y recuperación de información específica, y los Agentes de Amazon Bedrock, que permiten la creación y despliegue de asistentes de inteligencia artificial para gestionar eficazmente las solicitudes de los usuarios.
La arquitectura de esta solución se centra en un «caché semántico verificado», utilizando la API de Recuperación de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock. Este sistema actúa como intermediario inteligente, almacenando pares de preguntas y respuestas verificadas para reducir las alucinaciones y mejorar la latencia. Al recibir una consulta, evalúa su similitud semántica con las preguntas existentes. Si hay coincidencias relevantes, se ofrece la respuesta verificada sin necesidad de activar el LLM. En caso de coincidencias parciales, las respuestas verificadas sirven como ejemplos para guiar al modelo, mejorando así la precisión y consistencia.
Los beneficios de esta solución son variados: reducción de costos operacionales gracias a la disminución de invocaciones innecesarias de LLMs, mejora en la precisión de las respuestas debido a las respuestas verificadas, y menos latencia al recuperar directamente las respuestas almacenadas. A medida que la base de datos de preguntas y respuestas crece, la solución mejora en confiabilidad y eficiencia para manejar consultas de usuarios.
La implementación de este enfoque promete una notable mejora en la precisión, rapidez de respuesta y ahorro de costos para las organizaciones. Mediante la integración de un caché semántico con LLMs, se ofrece un camino robusto hacia aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, asegurando que tanto los nuevos desarrolladores de IA como los profesionales experimentados dispongan de herramientas efectivas para sus trabajos.
