Fiabilidad

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) Instaurar una arquitectura RAG para fundamentar rigurosamente las respuestas del Gran Modelo de Lenguaje (LLM) en fuentes de conocimiento externas, verificadas y de dominio específico (p. ej., bases de datos vectoriales). Este enfoque debe incluir una estrategia optimizada de segmentación de datos (*data chunking*), técnicas avanzadas de recuperación (como la búsqueda híbrida) y *reranking* para asegurar que el contexto proporcionado al modelo sea pertinente, completo y de la más alta fiabilidad factual. 2. Aplicación de Ingeniería de Prompt Avanzada y Coherencia Lógica Utilizar técnicas de Ingeniería de *Prompts* de alta calidad, priorizando el método de la *Chain-of-Thought* (Cadena de Pensamiento) para forzar al modelo a articular su razonamiento en pasos lógicos intermedios, lo que minimiza errores de inferencia y lógica. Adicionalmente, se deben incluir restricciones explícitas y patrones de repetición de instrucciones, tales como la orden de abstenerse de responder o emitir un mensaje de incertidumbre ("No lo sé") si la información no está presente en el contexto recuperado, limitando así la especulación. 3. Integración de Sistemas de Detección y *Guardrails* Post-Generación Establecer un proceso de validación en la fase de post-despliegue mediante la implementación de *Guardrails* (barreras de seguridad) o sistemas de detección de alucinaciones. Estos sistemas deben ejecutar comprobaciones de fundamentación contextual (*contextual grounding checks*) sobre la respuesta generada por el LLM para asegurar su coherencia y fidelidad con las fuentes de conocimiento. Para aplicaciones de alto riesgo, es imperativo incorporar un circuito de retroalimentación o supervisión humana (*Human-in-the-Loop*) para la revisión y corrección de las salidas críticas.