En la constante evolución de la inteligencia artificial, mejorar la precisión y efectividad de los modelos en contextos especializados es una prioridad. La clave reside en integrar de manera eficiente conocimientos relevantes, vitales para aplicaciones como asistentes virtuales y herramientas de análisis legal. La técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha sido destacada por su capacidad para extraer información de bases de conocimiento, enriqueciendo las respuestas de los modelos. Sin embargo, los sistemas tradicionales enfrentan desafíos al perder matices contextuales, lo que puede derivar en respuestas incompletas o irrelevantes.
Los sistemas RAG convencionales dividen documentos en fragmentos pequeños para mejorar la recuperación, pero esta práctica puede fallar si cada fragmento carece de contexto suficiente. Un ejemplo claro ocurre cuando una política de trabajo remoto exige «seis meses de antigüedad», pero no menciona excepciones que requieren aprobación. Sin esta información, las respuestas a preguntas sobre elegibilidad pueden ser incorrectas. Para remediar esto, la recuperación contextual mejora la representación de cada fragmento con información adicional, asegurando respuestas más precisas.
Recientemente, se ha demostrado la integración de esta metodología utilizando las bases de conocimiento de Amazon Bedrock junto al modelo Claude de Anthropic. Al emplear una función Lambda personalizada, los documentos son procesados en fragmentos que incluyen contexto relevante antes de ser almacenados en un bucket de S3 intermedio.
La implementación de este sistema se desarrolla en varias etapas: se leen archivos desde un bucket, se dividen en fragmentos, se genera información contextual con Claude y se guardan los fragmentos en un bucket intermedio. Este enfoque optimiza la calidad de las respuestas, permitiendo manejar documentos extensos de manera eficiente.
Para valorar la efectividad de este método frente al fragmentado tradicional, se utilizaron métricas como el recall de contexto y la precisión de respuesta. Los resultados indican que la recuperación contextual ofrece respuestas superiores, demostrando la eficacia de técnicas avanzadas en la mejora de sistemas de IA.
No obstante, implementar esta solución presenta desafíos. Es crucial optimizar la estrategia de fragmentación para equilibrar rendimiento y precisión, y monitorizar métricas clave para asegurar la eficiencia del sistema. Herramientas de observabilidad, como Langfuse, pueden ser utilizadas para gestionar mejor el rendimiento.
Finalmente, la combinación de los modelos de lenguaje de Anthropic con la infraestructura de Amazon Bedrock ofrece a las organizaciones la capacidad de desarrollar sistemas inteligentes capaces de proporcionar respuestas más contextualizadas. Con pasos claros de implementación, las empresas pueden maximizar el potencial de sus sistemas de IA, integrando una conciencia contextual detallada.
