Con la creciente prevalencia de aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA), la implementación de principios responsables y éticos para esta tecnología se vuelve esencial. Sin salvaguardas adecuadas, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden generar contenido que puede ser dañino, sesgado o inapropiado, lo cual presenta riesgos tanto para individuos como para organizaciones. Para mitigar estos riesgos, la implementación de “guardrails” se ha convertido en una práctica crucial, posibilitando la imposición de políticas y directrices que se alineen con principios éticos y requisitos legales.
En respuesta a esta necesidad, Amazon Bedrock ha lanzado un nuevo API llamado ApplyGuardrail, diseñado para evaluar cualquier texto utilizando guardrails preconfigurados sin necesidad de invocar modelos de fundamento (FMs). Este avance es especialmente relevante en contextos de entradas largas y salidas en streaming, proporcionando una capa adicional de seguridad y moderación. Los guardrails pueden aplicarse a todos los LLM en Amazon Bedrock y también se extienden a modelos afinados y aplicaciones de IA generativa fuera de esta plataforma.
El API ApplyGuardrail ofrece una serie de funciones clave, como su facilidad de uso y el desacoplamiento de los FMs, permitiendo su integración en cualquier flujo de aplicación para validar datos antes de procesarlos o servir resultados a los usuarios. Esto es especialmente útil en aplicaciones como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), donde el manejo de largos contextos es una necesidad constante.
Una de las principales ventajas del API ApplyGuardrail es su capacidad para abordar desafíos de salida en streaming, donde el texto se genera token por token. Para aplicar los guardrails en tiempo real, se requiere una estrategia que combine la evaluación por lotes y en tiempo real, permitiendo decisiones rápidas mientras se mantiene la coherencia del texto generado.
En aplicaciones que requieren el manejo de entradas de largo contexto, como en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), la estrategia implica dividir el texto en lotes manejables y procesarlos secuencialmente para evitar sobrecargas y límites de tasa. Esto asegura que las políticas de salvaguarda se mantengan mientras se maneja la información de manera extensa y completa.
El uso adecuado del API ApplyGuardrail incluye prácticas óptimas como el desarrollo de estrategias de fragmentación cuidadosa, el procesamiento asíncrono y la implementación de mecanismos de reserva, garantizando la eficiencia en la moderación del contenido. Además, es crucial auditar regularmente la implementación de los guardrails y realizar ajustes según sea necesario para mantener su efectividad y alineación con las necesidades cambiantes de moderación de contenido.
La implementación de guardrails permite no solo la moderación de contenido a escala, sino también la personalización de políticas, la moderación en tiempo real, la integración con cualquier LLM y una solución rentable respaldada por un modelo de precios basado en el uso. Al seguir las mejores prácticas y estrategias establecidas, los desarrolladores pueden asegurar que sus aplicaciones de IA generativa sean seguras y responsables, alineándose con los estándares de moderación de contenido.
Con esta herramienta, Amazon sigue fortaleciendo el compromiso con el uso de IA responsable, facilitando la integración de prácticas de moderación de contenido efectiva y en tiempo real en aplicaciones de IA generativa mediante la API ApplyGuardrail.
