La búsqueda por mejorar la eficacia de los modelos de inteligencia artificial (IA) en ámbitos especializados ha dado un nuevo paso con la integración de conocimiento relevante, esencial para su funcionamiento óptimo. En un reciente avance, se ha demostrado que la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) puede ser significativamente optimizada, mejorando las respuestas de estos sistemas al incorporar una recuperación contextual, en colaboración con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock y el modelo Claude de Anthropic.
En el contexto de IA, un asistente virtual que atiende a clientes necesita información precisa y detallada sobre la empresa que representa, al igual que una herramienta de análisis legal debe tener acceso a una base de datos exhaustiva de casos. La técnica RAG tradicional, utilizada para integrar información relevante de una base de conocimiento, enfrenta limitaciones al perder matices contextuales en la codificación de datos, lo que resulta en recuperaciones equivocadas.
Habitualmente, los sistemas RAG convencionales dividen documentos en fragmentos para optimizar la recuperación. Este procedimiento, aunque eficiente, puede fallar si cada fragmento no mantiene el contexto necesario para una respuesta precisa. Un ejemplo ilustrativo se da en políticas laborales incompletas, donde las excepciones no son claras, afectando la precisión de las respuestas dadas por el sistema.
La innovación llega con un enfoque que enriquece la representación vectorial con información contextual completa antes de almacenar cada fragmento en un bucket de S3. Utilizando una función Lambda personalizada en esta metodología, los documentos se fragmentan y cada uno es enriquecido con información contextual generada a través del modelo Claude, garantizando respuestas más exactas y detalladas.
Este método ha sido evaluado comparativamente, aplicando métricas de recall de contexto y precisión de respuesta. Los resultados reflejaron que la recuperación contextual supera a los enfoques convencionales en cuanto a calidad de respuestas, lo que evidencia la potencia de las técnicas avanzadas en mejorar los sistemas de inteligencia artificial.
Sin embargo, se deben considerar varios aspectos al implementar esta solución. Optimizar la estrategia de fragmentación para balancear rendimiento y precisión es fundamental, y el monitoreo de métricas clave asegura la eficacia del sistema. Herramientas como Langfuse facilitan la gestión del rendimiento mediante la observabilidad.
La fusión de los modelos de lenguaje de Anthropic con Amazon Bedrock capacita a las organizaciones para crear sistemas inteligentes de recuperación de información que ofrecen respuestas altamente contextualizadas. Con un esquema claro de implementación, las empresas están bien posicionadas para explotar al máximo el potencial de los sistemas de IA con conciencia contextual.
