La inteligencia artificial generativa (GenAI) está experimentando un auge notable en su aplicación a diversas industrias, facilitando procesos y promoviendo la innovación. Aunque su uso más reconocido es a través de interacciones textuales con chatbots, su aplicación en contextos prácticos a menudo requiere la manipulación de datos estructurados, esenciales para APIs, bases de datos y diversos trabajos basados en datos.
Uno de los retos más significativos que enfrenta la implementación de GenAI es la imprevisibilidad inherente de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), lo que dificulta la generación de salidas estructuradas como JSON de manera consistente. Esto se debe a que los LLMs suelen estar entrenados mayoritariamente con textos no estructurados, lo que limita su precisión en la creación de formatos JSON integrables.
Para superar este desafío, Amazon Bedrock ha presentado dos soluciones innovadoras que prometen mejorar la fiabilidad y aplicabilidad de estos modelos en contextos prácticos: la ingeniería de prompts y el uso de herramientas con la API Bedrock Converse.
La ingeniería de prompts es un método directo que utiliza instrucciones cuidadosas para generar salidas estructuradas. Por otro lado, la API Bedrock Converse ofrece un enfoque más controlado, facilitando la integración de esquemas JSON mediante el uso de herramientas específicas. Este último método ha demostrado ser más efectivo en términos de control y consistencia.
Un caso práctico que ilustra estas técnicas es el análisis de reseñas de clientes, donde Amazon Bedrock genera puntuaciones de sentimientos empleando código Python simplificado. Este proceso implica configurar un cliente Bedrock, crear un esquema JSON, formular un prompt detallado, e invocar a Bedrock para obtener la respuesta deseada.
Durante las pruebas con los modelos Claude de Anthropic, se observó que todos los modelos lograron más del 93% de éxito en la generación de respuestas estructuradas. El uso de herramientas superó a la ingeniería de prompts en efectividad, destacando la importancia de esta metodología para lograr resultados óptimos en situaciones complejas.
En resumen, Amazon Bedrock ofrece dos métodos viables para generar respuestas estructuradas: la ingeniería de prompts y el uso de herramientas. Ambos tienen ventajas y desventajas, dependiendo de las necesidades específicas del usuario. La capacidad de integrar datos estructurados es crucial para maximizar el potencial de la inteligencia artificial generativa en aplicaciones del mundo real.
