En un esfuerzo por mejorar la efectividad de los modelos de inteligencia artificial en dominios especializados, se ha destacado la importancia de integrar conocimiento relevante específico. En áreas como la atención al cliente, donde un asistente virtual necesita tener información precisa sobre la empresa, o en la legal, donde es crucial acceder a bases de datos completas de casos pasados, esta integración puede marcar una diferencia significativa.
Un enfoque comúnmente empleado por los desarrolladores es la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), la cual permite extraer información relevante de una base de conocimiento e integrarla en la solicitud del usuario, mejorando así las respuestas del modelo. Sin embargo, este sistema ha mostrado limitaciones, sobre todo al perder matices contextuales vitales durante la codificación de datos, lo que puede conducir a recuperaciones incorrectas o parciales.
Normalmente, en los sistemas RAG, los documentos se dividen en fragmentos pequeños para maximizar la eficiencia de recuperación. Aunque esto suele ser efectivo, pueden surgir problemas si dichos fragmentos carecen del contexto necesario. Por ejemplo, en políticas que mencionan condiciones para el trabajo remoto vinculadas a autorizaciones específicas, la falta de contexto podría resultar en errores en las respuestas sobre elegibilidad.
Para hacer frente a esta limitación, el enfoque de recuperación contextual busca enriquecer la representación vectorial con información contextual adicional, garantizando respuestas más precisas. Un estudio reciente ha demostrado cómo este enfoque se ha integrado con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock y el modelo Claude de Anthropic. Durante el proceso de ingestión de datos, mediante una función Lambda personalizada, los documentos se fragmentan, y cada uno es enriquecido con información contextual antes de ser almacenado.
La implementación de este sistema se ejecuta en varias etapas: primero, se leen archivos de un bucket específico, se dividen en fragmentos, se genera información contextual con Claude, y finalmente se almacenan los fragmentos procesados en un bucket intermedio. Esta arquitectura optimiza el manejo de documentos extensos y mejora la calidad de las respuestas.
Para comparar este nuevo método con el enfoque tradicional, se utilizaron métricas como el recall de contexto y la precisión de respuesta, las cuales evidenciaron que la recuperación contextual superó significativamente al modelo convencional.
No obstante, implementar esta solución conlleva varias consideraciones. Es crucial optimizar la estrategia de fragmentación para equilibrar rendimiento y precisión, además de un monitoreo constante de métricas clave para garantizar la efectividad del sistema. Herramientas de observabilidad, como Langfuse, pueden facilitar la gestión del rendimiento.
En última instancia, la combinación de los modelos de lenguaje de Anthropic con la infraestructura de Amazon Bedrock faculta a las organizaciones para desarrollar sistemas inteligentes de recuperación de información, posibilitando respuestas contextualizadas y detalladas. Con un proceso de implementación claramente delineado, las empresas están en una posición favorable para explotar al máximo el potencial de los sistemas de inteligencia artificial conscientes del contexto.
