En un mundo donde la inteligencia artificial se está volviendo indispensable en distintos ámbitos, la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha surgido como un componente crucial para optimizar la precisión de las respuestas de los modelos de lenguaje de gran escala. La efectividad de RAG depende en gran medida de la calidad del contexto proporcionado al modelo de lenguaje, el cual normalmente se obtiene de almacenes vectoriales según las consultas formuladas por los usuarios.
El uso del filtrado de metadatos se ha consolidado como uno de los métodos más eficientes para mejorar dicha relevancia contextal. Al permitir un pre-filtrado del almacén vectorial basado en metadatos, se logra minimizar el ruido y la información irrelevante. No obstante, en aplicaciones más complejas, donde las consultas poseen numerosos atributos de metadatos, crear filtros de manera manual puede ser todo un desafío.
Para sortear estos obstáculos, se ha desarrollado un enfoque conocido como filtrado inteligente de metadatos. Este método se sustenta en la capacidad de los modelos de lenguaje para extraer dinámicamente filtros de metadatos a partir de consultas formuladas en lenguaje natural. Implementado a través del servicio Bedrock de Amazon, permite que los modelos de lenguaje interactúen con funciones externas, perfeccionando así su habilidad para manejar y responder a consultas complejas.
Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado, ofrece acceso a modelos fundacionales de alta calidad de empresas líderes en IA mediante una sola API. Una de sus características, las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, ahora incluye funcionalidades avanzadas de RAG y capacidades mejoradas de filtrado de metadatos.
La implantación del filtrado dinámico de metadatos puede optimizar de manera significativa las métricas clave de un sistema RAG, como la relevancia y la precisión del contexto. Este proceso incorpora modelos de datos Pydantic para validar y estructurar datos, permitiendo una extracción dinámica de entidades y una estructuración de filtros de metadatos que agilizan el proceso de recuperación de información.
El procedimiento comienza cuando un modelo de lenguaje procesa la consulta del usuario, extrayendo los metadatos pertinentes. Estos se utilizan para estructurar un filtro de metadatos que refina la relevancia de los documentos obtenidos del sistema de conocimiento.
El filtrado inteligente de metadatos con Amazon Bedrock no solo facilita la creación de filtros sino que también ilustra cómo desarrollar aplicaciones RAG más robustas y accesibles para los usuarios. Mediante consultas en lenguaje natural más intuitivas, se generan respuestas que son más precisas y relevantes, adecuándose mejor a las necesidades específicas de cada usuario.
