Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han transformado la forma en que se genera texto, imitando respuestas humanas de manera sorprendentemente efectiva. Sin embargo, a pesar de su capacidad, estos modelos enfrentan un problema crítico conocido como «alucinación». Este término se refiere a la producción de respuestas que, aunque parecen creíbles, son factualmente incorrectas. Esto ocurre porque, aunque los LLMs son entrenados con grandes volúmenes de datos, a menudo carecen del contexto específico de las organizaciones y de la información actualizada necesaria para brindar respuestas precisas, especialmente en entornos empresariales.
Las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) han surgido como un intento de mitigar este desafío. Estas técnicas buscan enraizar los LLMs en datos relevantes durante la inferencia para mejorar la precisión de las respuestas. Sin embargo, a pesar de estos avances, los modelos pueden seguir generando salidas no deterministas y pueden inventar información incluso cuando se les proporciona material de origen preciso. Esta situación plantea un riesgo considerable para las organizaciones que utilizan LLMs en entornos críticos como la salud, las finanzas y los servicios legales, donde la desinformación puede tener consecuencias graves.
Para hacer frente a estos desafíos, se ha desarrollado una solución que busca combinar la flexibilidad de los LLMs con la fiabilidad de respuestas verificadas y curadas. Esta estrategia se basa en dos servicios clave de Amazon Bedrock: las Bases de Conocimientos de Amazon Bedrock, que permiten almacenar, buscar y recuperar información específica de la organización, y los Agentes de Amazon Bedrock, que facilitan la creación y despliegue de asistentes de inteligencia artificial. La solución propuesto incluye un «cache semántico verificado», que actúa como una capa intermedia entre el usuario y los agentes de Amazon Bedrock, almacenando pares de preguntas y respuestas que han sido verificadas.
Cuando un usuario presenta una consulta, el sistema evalúa su similitud semántica con las preguntas almacenadas en la base de conocimiento verificada. Si encuentra coincidencias altamente similares, el sistema devuelve la respuesta verificada sin necesidad de invocar al LLM. En casos donde hay coincidencias parciales, se utilizan estas respuestas como ejemplos para mejorar la respuesta generada por el modelo. En situaciones sin coincidencias, se recurre al procesamiento estándar del LLM.
Los beneficios de este enfoque son significativos, incluyendo la reducción de costos operativos al disminuir invocaciones innecesarias a los LLMs, la mejora de la precisión de las respuestas gracias a la información verificada, y una disminución de la latencia al permitir la recuperación directa de respuestas ya almacenadas. Conforme la base de datos de preguntas y respuestas se expande, la solución se vuelve más eficiente y confiable en la gestión de consultas.
Las organizaciones que implementan esta técnica pueden anticipar mejoras notables en la precisión de respuestas, tiempos de respuesta más rápidos y un ahorro de costos significativo. La combinación de un cache semántico con LLMs representa un avance decisivo hacia aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, brindando herramientas efectivas tanto a nuevos desarrolladores como a profesionales experimentados en el campo.
