El auge de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) ha transformado el campo de la Inteligencia Artificial en el último año. Estas tecnologías permiten a las empresas y desarrolladores crear aplicaciones más inteligentes y con capacidades lingüísticas avanzadas. No obstante, llevar con éxito una solución basada en LLM sigue siendo un desafío, no solo desde la perspectiva técnica, sino también desde la óptica del negocio.
En este artículo, abordaremos algunos de los puntos clave que desde Daus Data hemos identificado como fundamentales para poder implementar en producción una solución basada en LLM.
Caso de uso equilibrado
La selección del caso de uso adecuado es fundamental para implementar con éxito una solución basada en LLM. Es clave elegir un caso de uso que aporte un valor tangible y resuelva problemas concretos, de modo que se pueda justificar la inversión y garantizar la adopción de la solución.
Lo importante no radica en buscar un gran caso de uso que resuelva el problema más complejo, sino en encontrar un equilibrio que permita ver resultados con impacto, pero sin realizar una gran inversión inicial. En Daus consideramos que lo ideal es comenzar por un caso de uso con orientación interna, como por ejemplo un asistente documental. Esto permitiría a los trabajadores acceder de manera ágil a la documentación interna de la compañía, reduciendo los tiempos de búsqueda y los tickets de asistencia.
Adaptabilidad y Evaluación
Una vez identificado el caso de uso, el siguiente desafío es elegir y adaptar el modelo de LLM a las necesidades específicas de nuestro proyecto. Existen múltiples variables a considerar para llevar a buen término el desarrollo, lo que implica el uso de diferentes tecnologías y requiere de una curva de aprendizaje considerable, haciendo que este paso no sea sencillo de abordar.
Para solventar estos desafíos, desde el Grupo Mática Partners hemos desarrollado un framework que nos ayuda, por un lado, a evaluar de manera automatizada los diferentes modelos disponibles y elegir el más adecuado. Y, por otro lado, simplifica la interoperabilidad entre las distintas tecnologías, reduciendo la curva de aprendizaje y los tiempos de desarrollo.
De esta manera, el framework del Grupo Mática Partners oculta gran parte de las dificultades inherentes a este proceso, facilitando la adaptación del modelo de LLM a las necesidades específicas de nuestro caso de uso.
Explicabilidad
Una vez desarrollado el modelo, debemos conseguir dotarlo de una explicabilidad que nos permita confiar en los resultados obtenidos. Nuestros compañeros de Mática Partners recomiendan que los modelos desarrollados proporcionen siempre referencias sobre la información en la que se están basando para dar confianza al usuario sobre el resultado mostrado.
Además, desde el punto de vista del desarrollo, existen compañías como Anthropic que están dotando a estos modelos de herramientas que permiten trazar cómo el modelo está llegando al resultado obtenido, paso por paso. De esta manera, se obtiene una confianza total en los resultados proporcionados por el sistema.
La explicabilidad y la posibilidad de trazar el proceso de razonamiento del modelo son aspectos clave para generar confianza en los usuarios finales de la solución basada en LLM.
Seguridad
Los casos de uso que se pueden llevar a cabo con modelos de LLM suelen implicar el uso de grandes cantidades de datos, lo que en muchas ocasiones se traduce en el manejo de información sensible. Por ello, es crucial que nuestros desarrollos cuenten con altos niveles de seguridad, de modo que se aísle adecuadamente la información y solo esté disponible para las personas con los permisos necesarios.
Además, es necesario que los modelos no respondan a preguntas poco éticas o palabras malsonantes, para evitar situaciones indeseadas.
Para abordar estos desafíos, el Grupo Mática ha desarrollado, dentro del framework, un módulo de seguridad que se encarga de dotar de protección a nuestros desarrollos. Este módulo gestiona los accesos al modelo y controla lo que el sistema puede responder, en función del usuario que lo esté utilizando. Evitando así accesos indebidos y garantizando la seguridad de la información. Y protegiendo además que el modelo utilice lenguaje indeseado y/o responda a preguntas poco éticas.
Integración en AWS
Para poder llevar a cabo el desarrollo, es fundamental que nuestro modelo pueda interactuar con los diferentes servicios de AWS, a fin de consultar la información necesaria.
Lograr que todos estos elementos funcionen en armonía e integrarlos requiere de un alto esfuerzo. Para abordar este desafío, el Grupo Mática Partners ha incluido en nuestro framework un módulo de interoperabilidad que ya incorpora diversos conectores para estos servicios de AWS.
Nuestro framework se integra con el servicio Opensearch, que con su base de datos vectorial nos permite dotar de contexto al modelo, para que sea capaz de buscar información documental. Además, también se integra con Athena, RDS y Redshift para ser capaces de consultar información analítica tanto de nuestro Data Lake como de bases de datos relacionales.
Gracias a este módulo, se reduce drásticamente el esfuerzo de integración, haciendo que nuestro caso de uso se integre al 100% en la plataforma AWS. De esta manera, se simplifica enormemente el proceso de despliegue y operación de la solución basada en LLM.
En resumen, implementar con éxito una solución basada en LLM requiere tener en cuenta diversos aspectos clave. Gracias al Gen-AI Framework desarrollado por el Grupo Mática Partners, podemos simplificar drásticamente estos procesos, reduciendo la curva de aprendizaje y acelerando el desarrollo.
De esta manera, las empresas y desarrolladores pueden aprovechar todo el potencial de los LLM para crear aplicaciones más inteligentes y con capacidades lingüísticas avanzadas, sin tener que enfrentar los principales retos técnicos y de negocio.