API de respuesta a preguntas, basada en IA generativa

¿Qué es la respuesta a preguntas?

La respuesta a preguntas consiste en dejar que la IA responda automáticamente a una pregunta. Si lo deseas, puedes dar contexto al modelo de IA para ayudarle a responder a la pregunta. Los modelos generativos de IA como ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B y Mixtral 8x7B son muy buenos respondiendo preguntas.

Por ejemplo, imagine que quiere hacer la siguiente pregunta:

How to bake some bread?

La IA podría responder algo así:

1. Grease a clean, dry bread pan with butter.
2. Stir 1 envelope dry active yeast to 1/4 cup warm water in a large bowl. Let the yeast bloom for 10 minutes, or until dissolved, then add 1 teaspoon salt, 1 teaspoon honey, and 1/2 cup unsalted butter.
3. Add 3 1/2 cups strong flour and mix well, then wait to process your dough for 3 minutes.
4. Add an ounce of water and mix well. If the water was not already warm enough to make a dough (i.e., it was not warm to the touch) then add a warm to hot bowl of water to the machine. Stir continuously for 3 minutes.
5. Turn your dough out onto a clean sheet of plastic wrap and fold over.
6. Cover with another piece of plastic wrap and place in a warm corner of your kitchen.

Ahora puede que tengas datos avanzados específicos que quieras dar a la IA y hacer una pregunta sobre ellos (también conocido como "contexto"):

All NLP Cloud plans can be stopped anytime. You only pay for the time you used the service. In case of a downgrade, you will get a discount on your next invoice.

Tal vez quieras hacerte la siguiente pregunta:

When can plans be stopped?

Y la respuesta sería:

Anytime

También es posible que desee responder a preguntas sobre un gran corpus de conocimiento interno del dominio. En ese caso, le interesará leer nuestro artículo dedicado a la búsqueda semántica + IA generativa (también conocida como RAG): léalo aquí.

Respuesta a la pregunta

¿Por qué responder a las preguntas?

Las respuestas a preguntas pueden ser útiles en el "mundo real". He aquí un par de ejemplos.

Preguntas sobre contratos

Los bots de chat se utilizan cada día más, tanto para responder a las preguntas de los clientes como a las de los colaboradores internos. Imagina que un cliente te hace una pregunta legal sobre su contrato. Podrías utilizar perfectamente un modelo de respuesta a preguntas para ello y pasar el contrato como contexto.

Preguntas sobre el producto

He aquí otro ejemplo relacionado con los chat bots. Imagina que un colaborador tiene una pregunta técnica sobre un producto. Por qué no proporcionarle una interfaz de lenguaje natural y hacerle la vida más fácil?

Consulta sanitaria y apoyo al diagnóstico

La IA generativa puede ayudar a médicos y profesionales sanitarios proporcionándoles consultas médicas rápidas y accesibles o apoyo diagnóstico. Analizando los síntomas y el historial médico introducidos por el usuario, la IA puede generar una lista de posibles afecciones y sugerir los siguientes pasos para el tratamiento o recomendar la visita a un especialista. Aunque no sustituye al asesoramiento médico profesional, puede ser una valiosa herramienta de consulta preliminar, sobre todo en regiones desatendidas con escasez de profesionales sanitarios. Además, puede ayudar a los profesionales médicos a mantenerse al día de las últimas investigaciones y directrices médicas, mejorando así la calidad de la atención.

Tutoría y asistencia educativa

En el sector educativo, la IA generativa puede servir de tutor personal, proporcionando a los estudiantes explicaciones, recursos de estudio adicionales y comentarios personalizados sobre su trabajo. Para asignaturas que van desde las matemáticas al aprendizaje de idiomas, la IA puede adaptarse al ritmo y estilo de aprendizaje del alumno, ofreciendo sesiones personalizadas de preguntas-respuestas que pueden aclarar dudas y explicar conceptos de diferentes maneras hasta que el alumno lo entienda. Esto podría democratizar el acceso a la educación personalizada, haciendo accesible un apoyo educativo de alta calidad a los estudiantes independientemente de su ubicación geográfica o medios económicos.

API de respuesta a preguntas de NLP Cloud

NLP Cloud propone una API de respuesta a preguntas que le permite realizar respuestas a preguntas desde el primer momento, basándose en modelos avanzados como Roberta Base Squad 2 de Deepset, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, etc. Estos modelos son muy buenas alternativas a ChatGPT, GPT-3.5 y GPT-4. El tiempo de respuesta (latencia) es muy bueno para el modelo Roberta y la precisión de los modelos generativos en esta tarea es muy impresionante. Puedes utilizar el modelo preentrenado o entrenar tu propio modelo, ¡o subir tus propios modelos personalizados!

Para más detalles, consulte nuestra documentación sobre la respuesta a preguntas aquí. Para un uso avanzado, consulte el punto final de la API de generación de texto aquí. Y comprobar fácilmente la respuesta a las preguntas en nuestro patio de recreo.

Probar la respuesta a preguntas localmente es una cosa, pero utilizarla de forma fiable en producción es otra. Con NLP Cloud puede hacer ambas cosas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona la IA generativa en los sistemas de respuesta a preguntas?

La IA generativa en los sistemas de respuesta a preguntas funciona utilizando modelos que han sido entrenados en grandes conjuntos de datos para predecir y generar respuestas basadas en texto a partir de la pregunta introducida. Analiza el contexto y la semántica de la pregunta y, a continuación, sintetiza una respuesta que se ajusta a la información aprendida, simulando básicamente respuestas de tipo humano.

¿Cuáles son las principales diferencias entre los sistemas de respuesta a preguntas basados en reglas y los basados en IA generativa?

Los sistemas de respuesta a preguntas de IA basados en reglas se basan en un conjunto de reglas y lógica predefinidas para generar respuestas a partir de un conjunto fijo de información, lo que los hace más limitados en cuanto a alcance y adaptabilidad. Por el contrario, los sistemas de IA generativa utilizan modelos de aprendizaje automático para comprender y producir respuestas de forma dinámica a partir de un vasto conjunto de datos, lo que les permite crear respuestas más matizadas y contextualmente relevantes.

¿Puede la IA generativa entender el contexto de una conversación?

Sí, la IA generativa puede entender el contexto de una conversación hasta cierto punto, analizando la secuencia de palabras y utilizando modelos entrenados para deducir el significado. Sin embargo, su comprensión se limita a los patrones de los datos con los que ha sido entrenada y puede que no capte todos los matices como un ser humano.

¿Cómo trata la IA generativa las preguntas ambiguas?

La IA generativa suele tratar las preguntas ambiguas aprovechando el contexto disponible en los datos de entrada y sus modelos entrenados para inferir la respuesta más probable o generar múltiples respuestas plausibles basadas en patrones aprendidos durante el entrenamiento. Si persiste la ambigüedad, puede producir respuestas que reflejen la incertidumbre o pedir aclaraciones.

¿Cuáles son las limitaciones de la respuesta a preguntas con IA generativa?

La IA generativa está limitada por su dependencia de datos preexistentes, que pueden dar lugar a respuestas obsoletas o sesgadas, y tiene dificultades para comprender el contexto en profundidad o interpretar con precisión consultas ambiguas o muy específicas. Además, puede generar respuestas plausibles pero objetivamente incorrectas, denominadas "alucinaciones".

¿Cómo gestionar el sesgo en los sistemas generativos de respuesta a preguntas de IA?

El sesgo en los sistemas generativos de respuesta a preguntas de IA puede gestionarse entrenando los modelos con conjuntos de datos diversos y equilibrados e implementando algoritmos que puedan identificar y mitigar patrones o resultados sesgados. Además, el seguimiento y la actualización continuos del modelo, junto con las directrices éticas y la supervisión humana, desempeñan un papel crucial para minimizar el sesgo.

¿Cómo evaluar la precisión de la respuesta a las preguntas?

Para evaluar la precisión de la respuesta a preguntas, se suelen utilizar métricas como la precisión, la recuperación o la puntuación F1, comparando las respuestas del sistema con un conjunto de respuestas correctas conocidas (ground truth). Además, a menudo se realiza una evaluación humana para valorar la calidad y pertinencia de las respuestas, teniendo en cuenta matices y complejidades que no captan las métricas automatizadas.

¿Qué idiomas admite su API de inteligencia artificial para responder preguntas?

Respondemos a preguntas en 200 idiomas

¿Puedo probar gratis su API de respuesta a preguntas?

Sí, como todos los modelos de NLP Cloud, el punto final de la API de respuesta a preguntas puede probarse de forma gratuita.

¿Cómo gestiona su API de IA la privacidad y seguridad de los datos durante el proceso de respuesta a las preguntas?

NLP Cloud se centra en la privacidad de los datos por diseño: no registramos ni almacenamos el contenido de las solicitudes que realizas en nuestra API. NLP Cloud cumple tanto con la HIPAA como con el GDPR.