Los modelos de lenguaje de gran tamaño, conocidos como LLMs, han transformado la manera en que se genera texto imitando con gran detalle las respuestas humanas. Sin embargo, estos modelos enfrentan un obstáculo crítico: la aparición de «alucinaciones». Este término se refiere a las ocasiones en que los LLMs producen respuestas que, aunque aparentan ser precisas, son en realidad incorrectas. A pesar de su entrenamiento con vastos volúmenes de datos genéricos, a menudo carecen de la especificidad contextual y de la información actualizada requerida para proporcionar respuestas verdaderamente precisas, especialmente dentro de entornos empresariales.
Las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) han sido desarrolladas para mitigar este fenómeno, anclando los LLMs en datos pertinentes durante su funcionamiento. No obstante, estos modelos aún pueden generar salidas no deterministas e incluso inventar hechos, lo cual presenta un riesgo considerable para las organizaciones que los utilizan en aplicaciones operativas, particularmente en sectores críticos como la salud, las finanzas o los servicios legales. Las «alucinaciones» restantes pueden llevar a la desinformación, la responsabilidad legal y la pérdida de confianza del usuario.
Para enfrentar estos problemas, se ha creado una solución práctica que integra la flexibilidad de los LLMs con la fiabilidad de las respuestas verificadas. Esta solución aprovecha dos servicios cruciales de Amazon Bedrock. Por un lado, las Bases de Conocimientos de Amazon Bedrock facilitan el almacenamiento y recuperación de datos específicos de cada organización. Por otro, los Agentes de Amazon Bedrock permiten el diseño y despliegue de asistentes de inteligencia artificial capaces de entender las solicitudes de los usuarios y ejecutar acciones concretas. Similar al modelo de atención al cliente que emplea respuestas verificadas para consultas frecuentes, esta solución primero verifica si la pregunta de un usuario coincide con las respuestas almacenadas antes de permitir que el LLM elabore una nueva respuesta.
Esta innovadora arquitectura incorpora lo que se denomina un «cache semántico verificado», el cual utiliza la API de Recuperación de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para minimizar las «alucinaciones» al tiempo que mejora la latencia y reduce costos operacionales. Este cache semántico actúa como una barrera intermedia entre el usuario y los Agentes de Amazon Bedrock, almacenando preguntas y respuestas verificadas.
Al recibir una consulta, el sistema evalúa su similitud con las preguntas existentes en la base de conocimiento verificada. Si encuentra coincidencias significativas, devuelve la respuesta almacenada sin activar el LLM. En caso de coincidencias parciales, emplea las respuestas verificadas como referencia para guiar al LLM, mejorando la precisión y consistencia final de la respuesta. Si no hay coincidencias, el sistema recurre al procesamiento tradicional del LLM.
Este enfoque ofrece beneficios como la reducción de costos al disminuir las invocaciones innecesarias de los LLMs y la mejora de la precisión de las respuestas gracias a las bases de datos verificadas. Además, reduce la latencia mediante la recuperación directa de respuestas almacenadas. A medida que la base de conocimiento se expande, la solución promete ser cada vez más eficaz y confiable en la gestión de consultas.
Con la implementación de esta técnica, las organizaciones pueden anticipar una mejora notable en la precisión de las respuestas, acelerar los tiempos de respuesta y realizar un ahorro significativo en costos. La integración de un cache semántico con LLMs ofrece un sendero claro hacia aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, proporcionando a los desarrolladores de IA herramientas efectivas y confiables para su trabajo.
