Una respuesta incorrecta pero convincente puede ser más peligrosa que no obtener ninguna respuesta.
¿Cómo reducir las alucinaciones de una IA empresarial?
No existe una forma de garantizar que un LLM nunca cometa errores, pero RAG, citas, evaluación continua y políticas para abstenerse cuando falta información pueden reducir considerablemente el riesgo.
¿Qué aporta RAG?
El modelo no responde solamente con su conocimiento preentrenado.
Primero recibe información recuperada de fuentes autorizadas.
Esto permite fundamentar la respuesta en el conocimiento real de la organización.
¿Cómo se sabe si la respuesta está bien fundamentada?
Progress incorpora REMi, un modelo de evaluación que mide factores como:
- calidad del contexto;
- relevancia;
- groundedness;
- calidad de respuesta.
¿La IA debería poder decir “no sé”?
Sí.
Una de las capacidades destacadas por Progress es identificar cuando existe contexto insuficiente y evitar responder simplemente por completar una interacción.
¿Por qué mostrar fuentes?
Porque permite al usuario verificar la respuesta.
Agentic RAG mantiene citas y logs de retrieval para proporcionar trazabilidad sobre los outputs.
¿Qué debería medir una empresa?
No solamente satisfacción del usuario.
También:
- groundedness;
- relevancia;
- consultas sin respuesta;
- tasa de correcciones;
- fuentes incorrectas;
- knowledge gaps.
¿Murc puede ayudar?
Sí.
Murc puede trabajar sobre un piloto controlado donde las respuestas sean evaluadas contra un conjunto de preguntas conocidas antes de abrir la herramienta a toda la organización.
Contactá a Murc IT para evaluar una arquitectura RAG orientada a respuestas trazables y verificables con Progress Agentic RAG.