La calidad de las respuestas en aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial es un aspecto crucial para garantizar la satisfacción del usuario. En asistentes basados en chat, como los utilizados en recursos humanos, es fundamental que las respuestas cumplan con las políticas de la empresa y mantengan un tono específico. Amazon Bedrock ha presentado una nueva solución que combina un conjunto de datos de retroalimentación de usuarios con técnicas de poco disparo (few-shot prompting), prometiendo mejorar la calidad de las respuestas de manera estadísticamente significativa y aumentar la satisfacción del usuario.
Amazon Bedrock ofrece el modelo Amazon Titan Text Embeddings v2, que facilita la generación de representaciones semánticas de las consultas de usuarios. Esta herramienta es crucial para optimizar respuestas, permitiendo identificar y utilizar ejemplos similares para generar respuestas más personalizadas y precisas. Recientes enfoques en la optimización del modelo sugieren que la retroalimentación de los usuarios puede ser utilizada de manera iterativa para mejorar la alineación y la robustez de las respuestas de la IA.
Durante la implementación, se utilizó un conjunto de datos de retroalimentación para demostrar la efectividad del modelo. A través de técnicas de muestreo y similitud semántica, se logró un aumento estadísticamente significativo en las puntuaciones de satisfacción del usuario, alcanzando un incremento del 3.67%.
Los pasos involucrados en este desarrollo incluyeron la recolección de un conjunto de datos de retroalimentación, la creación de embeddings para las consultas y el uso de ejemplos similares en un sistema de poco disparo para generar prompts optimizados. Los resultados se compararon contra las respuestas generadas por modelos de lenguaje de gran escala no optimizados, utilizando métodos como la prueba t de muestras pareadas para validar la mejora.
Los beneficios de Amazon Bedrock son múltiples: la gestión de infraestructura es nula, se emplea un modelo de pago por uso, se garantiza la seguridad empresarial y se facilita la integración con aplicaciones existentes. Este enfoque promete un mejor desempeño en los asistentes de IA, con implicaciones positivas en las operaciones de negocio, como la reducción de riesgos de malentendidos y una posible disminución en el número de tickets escalados en atención al cliente.
Sin embargo, existen limitaciones, especialmente en aplicaciones de dominio cerrado donde la retroalimentación de usuarios puede ser escasa. La falta de datos representativos podría dificultar la generación de optimizaciones efectivas. En el futuro, expandir este sistema a varios idiomas y mejorar la gestión del contexto a través de técnicas emergentes podría avanzar aún más en la aplicación de la inteligencia artificial para interactuar más efectivamente con los usuarios.
