AI Orchestator
Supera las limitaciones de la IA generativa
Los LLM son capaces de cosas increíbles, pero proporcionar una orientación adecuada sobre su comportamiento es esencial para lograr resultados consistentemente adecuados y, por tanto, es un factor clave para la integración exitosa de la IA en los procesos empresariales.
El orquestador de IA funciona como una barrera de seguridad para los modelos de IA generativa, permitiendo la entrega de resultados precisos y adecuados, tanto en contenido como en formato.
La esenciade AI Orchestrator
AI Orchestrator es un algoritmo de IA diseñado para mejorar las implementaciones de IA generativa en el contexto empresarial. Sus capacidades permiten discernir, orquestar y mantener el contexto de la conversación a lo largo de varios módulos, combinando distintas tecnologías y enfoques. Esto facilita la generación de respuestas precisas y contextualmente relevantes a las consultas de los usuarios.
Abordando los principales desafíos de IA generativa
Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) pueden generar textos coherentes a partir de prompts en lenguaje natural. Sin embargo, ciertos problemas deben resolverse antes de integrar esta tecnología en contextos empresariales.
Alucinaciones
Las respuestas pueden parecer precisas, pero a menudo son combinaciones aleatorias e poco fiables de palabras, conocidas como "alucinaciones".
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Desinformación
Los LLMs siempre generan una salida, independientemente de si la solicitud necesita información más allá del conjunto de datos de entrenamiento, lo que resulta en respuestas potencialmente fabricadas o falsas.
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Cita de la fuente
Los LLM carecen de la capacidad de proporcionar qué fuentes contribuyeron a la formulación de la respuesta.
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La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) puede utilizarse para abordar estos problemas. Esta técnica aprovecha un repositorio de datos de la empresa, permitiendo que la IA generativa produzca respuestas informadas contextualmente. Aunque las características RAG juegan un papel fundamental en la adopción empresarial, en ciertos aspectos se quedan cortos.
Respuestas certificadas
Las herramientas RAG no proporcionan respuestas predefinidas ni validadas por humanos. Necesitan el conocimiento para generar respuestas completamente nuevas, incluso para preguntas sencillas y frecuentes.
Acceso a fuentes externas
Acceder a servicios externos y datos estructurados en lenguaje natural no es una característica por diseño en la mayoría de las arquitecturas RAG.
Diálogos personalizados
Las conversaciones proporcionadas por las aplicaciones RAG no pueden seguir ningún patrón específico.
Integración de Operatos Humano
En los sistemas RAG, la integración e intervención de un operador de apoyo humano en la conversación no es una operación fluida ni trivial.
Cómo funciona
El AI Orchestrator es un módulo propietario que regula el comportamiento de los sistemas que cuentan con IA Generativa, permitiendo resultados predeterminados cuando está correctamente configurado.
Preclasificación de solicitudes
El sistema preclasifica las solicitudes de los usuarios para identificar al agente adecuado al que participar. Procesa la enunciación original para mejorar los procesos de recuperación, mediante técnicas como la expansión de consultas, la adición de metadatos, etc.
Preservación del contexto
El sistema garantiza la continuidad y coherencia en las interacciones al llevar un seguimiento del historial de conversaciones. Esto permite al sistema proporcionar respuestas precisas y relevantes teniendo en cuenta intercambios previos.
Integraciones
La capa AI Orchestrator permite la integración de módulos especializados que atienden solicitudes específicas.
Múltiples fuentes
Datos estructurados
Preguntas frecuentes Repositorios
Aplicaciones externas
Flujos de diálogo
Centro de Contacto
Enfoque en AIWave
La capa AI Orchestrator es central para el sistema de IA Generativa Compuesta AIWave. Permite realizar tareas de IA con varios modelos —individualmente o en combinación— como LLMs, SLMs y otros algoritmos de aprendizaje automático. Puede operarse en las instalaciones y configurarse para hardware ligero o requisitos específicos de rendimiento.
Las capas RAG y NLQ pueden generar respuestas utilizando un SLM ajustado, un LLM estándar alojado en la nube, o los documentos, oraciones o párrafos de texto más relevantes, extraídos de una base de conocimiento personalizada mediante algoritmos de resumen propietarios.
Para mayor flexibilidad, los clientes tienen la opción de utilizar sus propias suscripciones a LLM basadas en la nube.
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RAG
Un enfoque de última generación para mejorar las técnicas de extracción de información y recuperación de información.