La inteligencia artificial generativa está experimentando un notable crecimiento, con herramientas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que se han vuelto esenciales para mejorar la precisión y fiabilidad de las respuestas generadas. En este contexto, RAG permite integrar datos adicionales que no fueron considerados durante el entrenamiento de los modelos de lenguaje, lo que ayuda a mitigar la propagación de información falsa o engañosa, un fenómeno conocido como «alucinaciones» en el ámbito de la IA.
Con la creciente integración de estos sistemas en la vida cotidiana y en procesos críticos de toma de decisiones, la capacidad para detectar y mitigar dichas alucinaciones se vuelve fundamental. Actualmente, la mayoría de las técnicas de detección se enfocan exclusivamente en la pregunta y la respuesta. Sin embargo, la incorporación de contexto adicional, que facilita RAG, abre la puerta a nuevas estrategias que podrían abordar este problema de manera más efectiva.
El análisis de diferentes métodos para establecer un sistema básico de detección de alucinaciones en aplicaciones RAG pone de manifiesto los diversos pros y contras en términos de precisión, recuperación y coste de cada técnica. Se están desarrollando nuevas metodologías que buscan ofrecer maneras accesibles de integración rápida en los sistemas RAG, incrementando así la calidad de las respuestas ofrecidas por la inteligencia artificial.
Dentro de este marco, se identifican tres tipos de alucinaciones y se han propuesto múltiples metodologías para su detección, entre las que sobresalen el detector basado en modelos de lenguaje (LLM), el detector de similitud semántica y el verificador estocástico BERT. Los resultados hasta ahora han mostrado variaciones en la eficacia de estos métodos, evaluados a través de diferentes conjuntos de datos, como artículos de Wikipedia y recursos generados sintéticamente.
Para implementar un sistema RAG eficaz, es necesario contar con acceso a herramientas como Amazon SageMaker y Amazon S3, lo que exige una cuenta en AWS. El éxito del enfoque depende de almacenar tres elementos cruciales: el contexto relevante a la consulta del usuario, la pregunta formulada y la respuesta producida por el modelo de lenguaje.
El método basado en modelos de lenguaje clasifica las respuestas del sistema RAG evaluando si existe una incongruencia con el contexto. Por otro lado, las técnicas de similitud semántica y comparación de tokens abordan la detección de inconsistencias desde diferentes ángulos. Aunque el verificador estocástico BERT ha demostrado un alto rendimiento en la recuperación de información, su implementación puede resultar costosa.
Las comparaciones entre estos métodos sugieren que el enfoque basado en LLM ofrece un equilibrio favorable entre precisión y coste. Por consiguiente, se recomienda adoptar un enfoque híbrido que combine un detector de similitud de tokens con uno basado en LLM para tratar de manera eficaz las alucinaciones. La necesidad de adaptabilidad y análisis en las aplicaciones de inteligencia artificial generativa es palpable. Con la evolución de las herramientas RAG, los métodos de detección de alucinaciones se consolidan como elementos esenciales para mejorar la fiabilidad y generar confianza en estos sistemas.
