En un panorama donde la inteligencia artificial está cobrando una importancia cada vez mayor, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha consolidado como un elemento clave para mejorar la exactitud y relevancia de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje de gran escala (LLM). La estrategia de RAG se centra en la calidad del contexto que se proporciona al modelo de lenguaje, el cual se obtiene generalmente de almacenes vectoriales basados en las consultas realizadas por los usuarios.
Para aumentar la pertinencia del contexto, una de las técnicas más efectivas es el filtrado de metadatos. Esta técnica permite depurar los resultados de búsqueda al pre-filtrar el almacén vectorial según atributos de metadatos personalizados, lo que ayuda a reducir tanto el ruido como la información irrelevante que pueda contaminar las respuestas.
No obstante, en determinados escenarios, especialmente aquellos que involucran consultas complejas o una gran cantidad de atributos de metadatos, la creación manual de estos filtros puede resultar complicada. En este contexto, los modelos de lenguaje de gran escala pueden ser empleados para desarrollar una solución eficaz a través de un enfoque denominado filtrado inteligente de metadatos.
Este método, implementado por Amazon mediante su servicio Bedrock, aprovecha los modelos de lenguaje para extraer filtros de metadatos de manera dinámica a partir de consultas realizadas en lenguaje natural. Esto es posible gracias a las capacidades de las herramientas de llamado de funciones, que permiten a los modelos de lenguaje interactuar con herramientas o funciones externas, mejorando su capacidad para procesar y dar respuesta a consultas complejas.
Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que proporciona una selección de modelos de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial mediante una única API. Entre sus características más destacadas se encuentra las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, que ofrecen capacidades RAG completamente gestionadas, incluyendo potentes funcionalidades de filtrado de metadatos.
La implementación del filtrado dinámico de metadatos puede mejorar notablemente las métricas clave de un sistema RAG: la relevancia de las respuestas, el recuerdo del contexto y la precisión del contexto. La integración de Amazon Bedrock, junto con modelos de datos Pydantic para la validación y estructuración de datos, facilita la extracción de entidades dinámicas y la estructuración de filtros de metadatos que optimizan el proceso de recuperación de información.
El proceso se inicia cuando el modelo de lenguaje procesa una consulta del usuario para extraer los metadatos pertinentes. Estos se utilizan para crear un filtro de metadatos adecuado que optimiza la relevancia de los documentos recuperados del sistema de conocimiento.
El uso del filtrado inteligente de metadatos a través de Amazon Bedrock no solo simplifica la construcción de filtros, sino que también muestra cómo se pueden desarrollar aplicaciones RAG más eficaces y accesibles para el usuario, permitiendo consultas en lenguaje natural más intuitivas. De este modo, las respuestas generadas son más precisas y relevantes, adaptándose mejor a las necesidades de los usuarios.
