Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han transformado la generación de texto al replicar respuestas humanas de manera convincente. Sin embargo, presentan un desafío crítico: las «alucinaciones». Este fenómeno ocurre cuando los modelos generan respuestas que parecen creíbles pero son incorrectas. A pesar de entrenarse con grandes volúmenes de datos, a menudo les falta el contexto específico y la información actualizada necesaria para proporcionar respuestas precisas, especialmente en entornos empresariales.
Las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) intentan mitigar este problema conectando los LLMs con datos relevantes durante la inferencia. No obstante, pueden producir respuestas no deterministas y, a veces, inventar información incluso con un material de origen preciso. Esto supone un riesgo significativo para las organizaciones que emplean LLMs en aplicaciones de producción, especialmente en sectores críticos como la salud, las finanzas y los servicios legales, donde las alucinaciones pueden llevar a desinformación, problemas legales y pérdida de confianza.
Para enfrentar estos retos, se ha desarrollado una solución práctica que combina la flexibilidad de los LLMs con la fiabilidad de respuestas verificadas y curadas. Se integran dos servicios clave de Amazon Bedrock: sus Bases de Conocimiento, que permiten almacenar, buscar y recuperar información específica de la organización; y sus Agentes, que facilitan la creación y despliegue de asistentes de inteligencia artificial. Similar a los equipos de atención al cliente con bancos de respuestas para preguntas frecuentes, esta solución verifica primero si la consulta del usuario coincide con respuestas verificadas antes de permitir que el LLM genere una nueva respuesta. Este enfoque reduce las alucinaciones al usar información confiable siempre que sea posible, permitiendo al mismo tiempo que el LLM maneje preguntas nuevas o únicas.
La arquitectura de la solución se basa en un «cache semántico verificado» que utiliza la API de Recuperación de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para minimizar las alucinaciones en las respuestas de los LLM, mejorando también la latencia y reduciendo costos. Este cache semántico actúa como una capa intermedia inteligente entre el usuario y los Agentes de Amazon Bedrock, almacenando pares de preguntas y respuestas verificadas.
Cuando un usuario presenta una consulta, el sistema evalúa su similitud semántica con preguntas existentes en la base de datos verificada. Si existen coincidencias altamente similares, se devuelve la respuesta verificada sin invocar al LLM. En caso de coincidencias parciales, se usan respuestas verificadas como ejemplos para guiar al LLM, mejorando la precisión y consistencia. Si no hay coincidencias, el sistema recurre al procesamiento estándar del LLM.
Este enfoque reduce los costos operacionales al disminuir las llamadas innecesarias a los LLM, mejora la precisión de las respuestas y disminuye la latencia mediante la recuperación directa de respuestas almacenadas. A medida que la base de datos de preguntas y respuestas crece, esta solución se vuelve aún más confiable y eficiente.
Con la implementación de esta técnica, las organizaciones pueden esperar mejoras significativas en la precisión de respuestas, tiempos de respuesta más rápidos y ahorros de costos considerables. La integración de un cache semántico con LLMs proporciona un camino sólido hacia aplicaciones de inteligencia artificial más confiables, asegurando que tanto los nuevos desarrolladores de IA como los profesionales experimentados cuenten con herramientas efectivas para su labor.
