La calidad de las respuestas en aplicaciones basadas en inteligencia artificial es crucial para la satisfacción del usuario, especialmente en asistentes de chat utilizados en recursos humanos. Un avance significativo ha sido presentado por Amazon Bedrock, que busca mejorar estas respuestas mediante un conjunto de datos de retroalimentación del usuario y técnicas avanzadas de poco disparo, lo que resulta en un incremento notable en la satisfacción del usuario.
Amazon Bedrock ha lanzado el modelo Amazon Titan Text Embeddings v2, diseñado para generar representaciones semánticas de las consultas de los usuarios. Esta tecnología facilita la identificación y el uso de ejemplos similares, permitiendo generar respuestas más personalizadas y precisas. Recientes enfoques han demostrado que la retroalimentación de los usuarios puede aumentar la alineación y robustez de las respuestas, al emplearse de manera iterativa.
En esta implementación se utilizó un conjunto de datos de retroalimentación para demostrar la efectividad del modelo. Mediante técnicas de muestreo y similitud semántica, se logró un incremento del 3.67% en las puntuaciones de satisfacción del usuario. Los pasos incluyeron la recolección y análisis de retroalimentación de usuarios, la creación de embeddings y el uso de ejemplos mediante un sistema de poco disparo. Los resultados se validaron usando pruebas estadísticas como la prueba t de muestras pareadas.
Los beneficios de Amazon Bedrock son variados: gestión de infraestructura inexistente, modelo de pago por uso, seguridad empresarial y fácil integración con aplicaciones existentes. El enfoque promete mejorar el desempeño en asistentes de IA, reducir riesgos de malentendidos de políticas y disminuir la escalación de tickets en atención al cliente.
No obstante, existen limitaciones, especialmente en aplicaciones de dominio cerrado con escasa retroalimentación de usuarios. La falta de datos representativos puede dificultar las optimizaciones. A futuro, se espera expandir el sistema multilingüe y mejorar la gestión del contexto, lo que promete mejoras significativas en la interacción de IA con los usuarios.
