En el ámbito de la inteligencia artificial, un desafío recurrente es el fenómeno conocido como «alucinaciones» en los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Este término describe la tendencia de estos modelos a generar respuestas que, si bien pueden parecer coherentes y contextuales, son incorrectas o completamente inventadas. Estas alucinaciones suelen surgir debido a las limitaciones inherentes al modelado de lenguaje, que prioriza la fluidez y el contexto en detrimento de la precisión factual.
La mitigación de estas alucinaciones es de suma importancia en aplicaciones de sectores como la salud, finanzas o el ámbito legal, donde la diseminación de información errónea puede tener consecuencias graves. Para abordar este problema, se han propuesto diversas estrategias que incluyen la verificación rigurosa de hechos, la integración de fuentes de conocimiento externas, la aplicación de umbrales de confianza y la inclusión de supervisión humana en procesos críticos.
Una de las soluciones destacadas es la Generación de Recuperación Aumentada (RAG, por sus siglas en inglés), que incorpora la capacidad de recuperar conocimientos externos relevantes para su integración en el proceso de generación de respuestas de los modelos de lenguaje. RAG permite que, al proporcionar información verificada de fuentes confiables, se disminuya la posibilidad de generar contenido incorrecto o inventado, mejorando así la precisión y fiabilidad de las respuestas.
En este contexto, Amazon ha introducido las Guardas de Bedrock, unas herramientas diseñadas para detectar alucinaciones mediante verificaciones contextuales que se integran en flujos de trabajo a través de APIs de Amazon Bedrock o mediante flujos de prompts personalizados. Sin embargo, uno de los desafíos de estas soluciones es su naturaleza estática, lo que limita su capacidad de adaptación ante cambios dinámicos.
Para subsanar la necesidad de flexibilidad, Amazon Bedrock Agents ofrece una orquestación dinámica de flujos de trabajo. Esta herramienta permite a las organizaciones implementar una detección de alucinaciones escalable y personalizable, ajustándose a las necesidades específicas sin reorganizar completamente los flujos de trabajo existentes.
Un ejemplo práctico es que, al detectar una alucinación, un flujo de trabajo configurado con agentes de Amazon puede redirigir la consulta al servicio al cliente, garantizando que el usuario reciba una respuesta precisa. Este método recuerda al procedimiento de derivar la consulta a un agente humano cuando un chatbot no puede responder adecuadamente, combinando el enfoque RAG con flujos de trabajo dinámicos para mitigar alucinaciones.
En resumen, los Amazon Bedrock Agents proporcionan a las empresas la capacidad de crear aplicaciones de inteligencia artificial generativa más precisas y personalizadas, optimizando los procesos mediante la automatización, reduciendo costes y mejorando la productividad. Con estos avances, la inteligencia artificial generativa consigue ser más segura y confiable, lo cual es crucial para su aplicación en áreas donde la exactitud de la información es fundamental.
