Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han traído consigo una auténtica revolución en la generación de texto mediante la simulación de respuestas humanas que resultan convincentes. Sin embargo, estos modelos enfrentan un desafío significativo conocido como «alucinación», que ocurre cuando generan información factualmente incorrecta aunque parezca creíble. Esto se debe a que, pese a su entrenamiento con vastos volúmenes de datos, a menudo carecen de contexto específico y de información actualizada necesaria para proporcionar respuestas precisas, especialmente en entornos empresariales.
Para hacer frente a este problema, se han utilizado técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que intentan mitigar tales alucinaciones al conectar a los LLMs con datos relevantes durante la inferencia. No obstante, estos modelos aún pueden crear salidas no deterministas e incluso inventar información al trabajar con material de origen preciso. Esto representa un riesgo considerable para organizaciones que implementan LLMs en aplicaciones de producción, sobre todo en sectores críticos como la salud, finanzas o servicios legales, donde las alucinaciones pueden provocar desinformación, problemas legales y pérdida de confianza por parte de los usuarios.
Con el objetivo de resolver estos desafíos, se ha desarrollado una solución que combina la flexibilidad de los LLMs con la fiabilidad de respuestas verificadas y curadas. La misma utiliza servicios clave de Amazon Bedrock: Bases de Conocimientos de Amazon Bedrock que permiten almacenar, buscar y recuperar información específica de las organizaciones; y Agentes de Amazon Bedrock, que facilitan la creación y despliegue de asistentes de inteligencia artificial. La estrategia consiste en verificar si una pregunta de un usuario ya tiene una respuesta confiable antes de permitir que el LLM genere una nueva, semejante a un equipo de atención al cliente que usa un banco de respuestas predefinidas.
La arquitectura de esta solución se basa en un «caché semántico verificado», empleado a través de la API de Recuperación de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para disminuir las alucinaciones en las respuestas de los LLMs, mientras se optimiza la latencia y se reducen costos. Este caché funciona como una capa intermedia inteligente que almacena pares de preguntas y respuestas verificadas, actuando antes que los Agentes de Amazon Bedrock.
Cuando un usuario envía una consulta, el sistema evalúa su similitud semántica con las preguntas existentes dentro de la base de conocimiento verificada. Si encuentra coincidencias altamente similares, devuelve la respuesta verificada sin invocar el LLM. Si existen coincidencias parciales, las respuestas verificadas se usan como ejemplos para guiar al LLM, mejorando la precisión y consistencia. En los casos donde no hay coincidencias, se recurre al LLM para el procesamiento estándar.
Los beneficios de este enfoque son múltiples: se reducen los costos operacionales al limitar las invocaciones innecesarias de LLMs; se mejora la precisión de las respuestas gracias al uso de respuestas verificadas; y se disminuye la latencia mediante la recuperación directa de respuestas almacenadas. Además, a medida que la base de datos de preguntas y respuestas crece, la solución se vuelve aún más confiable y eficiente en la gestión de consultas de usuarios.
Implementando esta técnica, las organizaciones pueden esperar una mejora significativa en la precisión de sus respuestas, tiempos de respuesta más rápidos y ahorro sustancial en costos. La integración de un caché semántico con LLMs ofrece un camino robusto hacia aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, asegurando que tanto los nuevos desarrolladores de IA como los profesionales experimentados tengan herramientas efectivas para su labor.
